为啥ModelScope卡住了，启动不了？

ModelScope卡住、启动不了的问题可能由多种原因导致，以下从环境配置、依赖安装、资源限制等方面进行详细分析，并提供解决方法。

1. 环境依赖问题

ModelScope的运行需要特定的Python版本和依赖库。如果环境未正确配置，可能会导致启动失败。 - Python版本要求：ModelScope需要Python 3.7及以上版本。请确保您的Python版本符合要求，可以通过以下命令检查：

python3 --version

如果版本不符合，请升级Python。

• 依赖库安装问题：ModelScope依赖多个第三方库（如torch、opencv-python等），如果这些库未正确安装或版本不匹配，可能导致启动失败。建议按照官方文档中的依赖列表逐一安装：

  pip3 install dashvector modelscope torch torchvision opencv-python timm librosa fairseq transformers unicodedata2 zhconv rapidfuzz
  

  如果安装过程中出现网络问题，可以尝试使用国内镜像源：

  pip3 install -i https://mirrors.cloud.aliyuncs.com/pypi/simple <package_name>
  

2. 模型下载或加载问题

ModelScope在启动时会自动下载模型文件。如果模型文件过大或网络不稳定，可能会导致卡住。 - 磁盘空间不足：某些大模型（如Qwen系列）需要较大的磁盘空间（至少30GB）。请检查磁盘剩余空间：

df -h

如果磁盘空间不足，可以通过扩容云盘解决。

• 网络问题：模型下载依赖于ModelScope的服务器，如果网络连接不稳定，可能会导致下载中断。建议使用稳定的网络环境，或者通过离线方式提前下载模型文件并手动加载。

3. GPU驱动或显存问题

如果您的环境中使用了GPU加速，但驱动版本或显存配置不正确，也可能导致启动失败。 - GPU驱动版本：建议使用525版本的NVIDIA驱动。您可以通过以下命令检查当前驱动版本：

nvidia-smi

如果版本不匹配，可以通过为节点池添加标签指定驱动版本：

ack.aliyun.com/nvidia-driver-version:525.105.17

• 显存不足：某些大模型（如Qwen-7B、Qwen-14B）对显存要求较高（至少16GB显存）。如果显存不足，可以尝试以下方法：
  • 使用量化模型（如GGUF格式）以降低显存需求。
  • 调整资源配置，选择更高规格的GPU实例。

4. 权限或Token配置问题

ModelScope的部分功能需要访问令牌（Access Token）或API Key。如果未正确配置，可能会导致服务无法启动。 - Access Token：确保已正确设置ModelScope的访问令牌。您可以在ModelScope官网获取Token，并将其配置到环境变量中：

export DASHSCOPE_API_KEY=<your-api-key>

• 角色权限：如果您在阿里云平台上部署ModelScope服务，确保相关角色（如AliyunFCServerlessDevsRole）已授予足够的权限。如果权限不足，可以通过控制台为角色授权。

5. 其他常见问题

• 日志排查：如果上述方法均无法解决问题，建议查看启动日志以定位具体错误。例如，在函数计算或ACK集群中，可以通过以下命令查看日志：

  kubectl logs <pod_name>
  

  或者在函数计算控制台中查看函数执行日志。

• 闲置模式：如果您使用的是函数计算平台，注意该平台会在调用结束后将GPU实例置为闲置模式。下次调用时，实例需要一定时间唤醒，这可能会导致短暂的延迟。

总结与建议

根据知识库资料，ModelScope卡住、启动不了的原因可能包括环境依赖问题、模型下载或加载问题、GPU驱动或显存问题、权限配置问题等。建议按照以下步骤逐一排查： 1. 检查Python版本和依赖库是否正确安装。 2. 确保磁盘空间充足，并优化模型下载流程。 3. 验证GPU驱动版本和显存配置是否满足要求。 4. 正确配置Access Token和角色权限。 5. 查看启动日志以定位具体错误。

如果问题仍未解决，建议联系阿里云技术支持团队获取进一步帮助。