windows下启动modelscope agent报错

一开始服务正常，可以正常进行问答，将如下工具的 use 设置为true后服务异常：
"code_interpreter": {
"name": "Code Interpreter",
"is_active": true,
"use": true
}

控制台中的日志如下：
Running on local URL: http://0.0.0.0:7860

To create a public link, set share=True in launch().
2024-03-01 10:53:23.647 - modelscope-agent_master - INFO - | message: using model qwen-max | uuid: local_user | details: {'model_config': {'type': 'dashscope', 'model': 'qwen-max', 'length_constraint': {'knowledge': 4000, 'input': 6000}, 'generate_cfg': {'use_raw_prompt': True, 'top_p': 0.5, 'stop': 'Observation'}}} | step: | error:
INFO: kernel process's PID = 3624
Fatal Python error: _Py_HashRandomization_Init: failed to get random numbers to initialize Python
Python runtime state: preinitialized

帮忙看下可能的原因，谢谢

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游客fudmiygv7ahj2 2024-03-01 11:12:30 144 0

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鑫宝Code

搞笑前端工程师
您好，根据您提供的错误日志和描述，这个问题可能是由于以下几个原因导致的：
1. Python环境问题：错误日志中提到了Fatal Python error，这通常意味着Python运行时遇到了严重的问题。可能是Python环境配置不当或者某些依赖库缺失。
2. 随机数生成问题：_Py_HashRandomization_Init: failed to get random numbers to initialize Python 这行日志表明Python在初始化哈希随机化时无法获取随机数。这可能是由于系统随机数生成器的问题，或者是因为某些安全策略限制了对随机数生成器的访问。
3. 模型配置问题：您提到在将use设置为true后出现了问题，这可能与模型配置有关。model_config中的参数可能与您的系统环境不兼容，或者某些参数设置不正确。
为了解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：
1. 检查Python环境：确保您的Python环境是正确配置的，所有必要的依赖库都已经安装。
2. 检查系统随机数生成器：确保您的系统可以正常生成随机数。您可以尝试在Python中运行一些需要随机数的代码，看看是否正常。
3. 检查模型配置：重新检查您的model_config，确保所有的参数设置都是正确的，并且与您的系统环境兼容。
4. 查看更详细的日志：如果可能的话，尝试获取更详细的错误日志，这可能会提供更多关于问题原因的线索。
5. 联系技术支持：如果以上步骤都无法解决问题，您可能需要联系阿里云的技术支持团队，他们可以提供更专业的帮助。
希望这些信息对您有所帮助！如果您有其他问题，欢迎继续提问。
2024-05-01 09:06:07

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Skyund

在初始化Python解释器时，系统未能生成足够的随机数来初始化哈希随机化功能。

2024-03-01 22:55:22

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1941623231718325
根据您提供的日志，服务在激活代码解释器工具并尝试启动或使用模型“qwen-max”时遇到了一个严重的 Python 错误：
```
Fatal Python error: _Py_HashRandomization_Init: failed to get random numbers to initialize Python
Python runtime state: preinitialized
```
这个错误表明 Python 在初始化过程中无法获取到足够的随机数来完成哈希随机化初始化。哈希随机化是 Python 为了提高安全性而引入的一个功能，用于确保字典键的哈希分布更加随机，减少针对哈希碰撞的攻击。

可能的原因有以下几点：
1. 系统熵池不足：
  当系统缺乏足够的熵（即不确定性输入）来生成高质量的随机数时，可能会出现这个问题。通常，Linux 系统通过 /dev/random 或 /dev/urandom 提供随机数，如果系统刚刚启动或熵源尚未充分收集环境噪声，则可能导致熵池不足。
2. 安全设置问题：
  如果某些安全策略限制了对随机数生成器的访问，或者相关文件权限不正确，也可能导致此错误。
3. 运行环境异常：
  在容器或虚拟化环境中，尤其是资源受限的情况下，熵池可能被耗尽。
解决方法可以尝试以下步骤：
- 增加系统熵：
  对于 Linux 系统，可以通过晃动鼠标、键盘输入、读写磁盘等方式增加系统熵。另外，如果是服务器环境且影响生产，可以考虑安装 haveged 这样的熵生成守护进程。
- 配置 Python 使用 /dev/urandom：
  尽管 /dev/urandom 的熵不如 /dev/random 高，但在多数情况下它也能提供足够的伪随机性，并且不会阻塞。如果在启动 Python 时遇到问题，可以尝试修改 Python 启动参数以强制其使用 /dev/urandom。
- 检查和修复环境配置：
  如果是在 Docker 容器中运行，确保容器内有足够的环境噪声源，并且容器能够访问 /dev/random 或 /dev/urandom。
2024-03-01 14:57:14

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小周sir

面对过去，不要迷离；面对未来，不必彷徨；活在今天，你只要把自己完全展示给别人看。
从日志中可以看出，Python运行时出现了一个致命错误：_Py_HashRandomization_Init: failed to get random numbers to initialize Python。这个错误可能是由于Python在初始化时无法获取随机数导致的。

可能的原因有以下几点：
1. 系统环境变量问题：检查系统环境变量是否设置正确，特别是与Python相关的环境变量，如PYTHONHOME、PYTHONPATH等。
2. Python版本问题：确保使用的Python版本与项目要求的版本一致，如果不一致，请尝试升级或降级Python版本。
3. 系统资源不足：检查系统资源是否充足，如内存、CPU等，如果资源不足，可能导致Python初始化失败。
4. Python安装问题：尝试重新安装Python，确保安装过程中没有出现错误。
2024-03-01 13:39:11

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