ModelScope中为啥我的Baichuan-13B-Chat用vllm推理的时候很多答案是空的？

model_type不能传本地路径。model_type = 'baichuan2-13b-chat'
model_id_or_path = 'local_path'
get_vllm_engine(model_type, model_id_or_path=model_id_or_path)参考：
https://github.com/modelscope/swift/blob/main/docs/source/LLM/%E6%94%AF%E6%8C%81%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%92%8C%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86.md
此回答来自钉群魔搭ModelScope开发者联盟群 ①。

在使用VLLM进行推理时，如果您发现Baichuan-13B-Chat模型给出的很多答案是空的，这可能是由于几个原因造成的：

1. 模型兼容性问题：VLLM可能尚未支持某些中文大模型，包括Baichuan-13B-Chat。如果VLLM的文档中明确指出不支持该模型，那么这可能是导致问题的主要原因。
2. 模型量化问题：如果您使用的是量化后的模型版本，可能存在一些兼容性或者性能问题。量化过程有时会影响模型的准确性和稳定性。
3. 输入数据格式：确保您的输入数据格式与模型所期望的格式相匹配。如果格式不正确，模型可能无法正确处理输入，从而导致输出为空。
4. 环境配置：检查您的推理环境是否满足模型运行的所有要求，包括硬件资源和软件依赖。
5. 代码实现错误：如果您是在自定义的环境中使用模型，可能是因为代码实现中存在错误，导致模型无法正常工作。
6. 模型损坏：在极少数情况下，模型文件可能已损坏或不完整，这也会导致无法得到正确的输出。

为了解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：

1. 确认VLLM是否支持Baichuan-13B-Chat模型，并查看是否有更新的版本或补丁可以解决这个问题。
2. 如果是量化模型导致的问题，尝试使用未经量化的原始模型进行推理。
3. 仔细检查输入数据的格式，确保它们符合模型的要求。
4. 检查推理环境的配置，确保所有依赖项都已正确安装。
5. 如果可能，查看模型的官方文档或社区讨论，看是否有其他用户遇到类似问题，并找到解决方案。
6. 如果是自己部署的环境，检查代码实现是否有误，必要时寻求专业人士的帮助。

综上所述，在使用VLLM进行推理时，如果发现Baichuan-13B-Chat模型给出的很多答案是空的，可能是由于模型兼容性、量化问题、输入数据格式、环境配置、代码实现错误或模型损坏等原因导致的。为了解决这个问题，可以确认VLLM的支持情况、使用原始模型、检查输入数据格式、检查环境配置、查看官方文档和社区讨论，并检查代码实现。