用微调后ModelScope推理有报错？

在使用微调后的ModelScope模型进行推理时，如果遇到报错，可以参考以下步骤进行排查和解决。以下是详细的解决方案：

1. 检查模型部署环境

确保推理服务的运行环境与微调时的环境一致，包括Python版本、依赖库版本以及GPU驱动等。

• Python版本：建议使用Python 3.9及以上版本。
• 依赖库版本：确认modelscope和transformers等核心库的版本是否匹配。例如：

  pip install modelscope==1.12.0 transformers==4.37.0
  

• GPU驱动：确保GPU驱动和CUDA版本兼容。如果使用V100显卡，建议选择fp16计算类型；如果使用A10显卡，建议选择bf16。

2. 验证模型文件完整性

微调后的模型文件可能在下载或传输过程中损坏，导致推理失败。

• 重新下载模型：通过ModelScope重新下载微调后的模型文件，确保文件完整无误。

  from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
  snapshot_download('您的模型ID', cache_dir='.', revision='master')
  

• 检查模型路径：确认推理服务中指定的模型路径是否正确，并且模型文件是否存在。

3. 检查推理请求参数

推理请求的输入参数格式错误是常见的报错原因。

• 请求格式：确保请求体符合ModelScope的API规范。例如：

  curl -XPOST http://localhost:8000/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text_input": "什么是人工智能？", "parameters": {"stream": false, "temperature": 0.9, "seed": 10}}'
  

  • text_input：输入文本必须为字符串。
  • parameters：参数如temperature、seed等需符合模型支持的范围。

• 数据预处理：如果微调时对数据进行了特殊处理（如分词、截断等），推理时也需要保持一致。

4. 检查推理服务配置

推理服务的配置不当可能导致服务无法正常启动或响应。

• GPU资源分配：确保推理服务分配了足够的GPU资源。例如：

  -gpus 1 -replicas 1
  

  如果GPU资源不足，可能会导致服务启动失败。

• 就绪探针配置：检查readiness-probe配置是否正确。例如：

  -readiness-probe-action HttpGet
  -readiness-probe-option "/health"
  

5. 查看日志定位问题

如果上述步骤未能解决问题，可以通过查看服务日志定位具体错误。

• 查看Pod日志：

  kubectl logs <pod-name> -n <namespace>
  

  日志中通常会包含具体的错误信息，例如模型加载失败、依赖缺失等。

• 常见错误及解决方法：

  • 模型加载失败：可能是模型文件损坏或路径错误，重新下载模型并检查路径。
  • 依赖缺失：根据日志提示安装缺失的依赖库。
  • 内存不足：增加GPU显存或调整推理服务的资源分配。

6. 联系技术支持

如果问题仍未解决，可以通过以下方式联系技术支持团队获取帮助：

• 钉钉用户群：加入函数计算工程师的钉钉用户群（群号：64970014484）进行即时沟通。
• 提交工单：通过阿里云控制台提交工单，详细描述问题现象和日志信息。

重要提醒

• 模型许可证：使用Llama3等开源模型前，请确保已阅读并遵守其官方许可证。
• 网络代理：如果无法访问ModelScope或HuggingFace仓库，请设置代理后再尝试。

通过以上步骤，您应该能够有效排查和解决微调后ModelScope推理报错的问题。如果仍有疑问，请提供具体的错误日志以便进一步分析。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。