单机双卡部署qwen-7b执行web_demo.py的时候，一提问就提示错误

根据您提供的信息，您在运行 web_demo.py 时遇到报错，提示 probability tensor contains either 'inf', 'nan' or element 0。这通常与模型推理过程中出现数值不稳定或输入数据异常有关。以下是针对该问题的详细分析和解决步骤：

1. 报错原因分析

• 数值不稳定：
  模型在推理过程中生成的概率分布中出现了 inf（无穷大）、nan（非数字）或零值。这可能是由于以下原因：

  • 输入数据格式不正确。
  • 模型权重加载错误或损坏。
  • 硬件环境（如 GPU 驱动、CUDA 版本）配置不当导致计算异常。

• 硬件相关问题：
  您使用的是双卡 4090，可能存在多 GPU 环境下的设备分配问题。如果未正确设置 GPU 的可见性或资源分配，可能导致计算结果异常。

• 依赖版本冲突：
  如果安装的依赖库（如 PyTorch、Transformers 等）版本与代码要求不匹配，也可能引发此类问题。

2. 解决步骤

2.1 检查输入数据

• 确保输入到模型的数据是有效的文本字符串，且未包含特殊字符或空值。
• 在代码中添加调试日志，打印输入数据和预处理后的张量，确保数据格式正确。

print("Input text:", input_text)
print("Tokenized input:", tokenizer(input_text, return_tensors="pt"))

2.2 验证模型权重

• 确保下载的 qwen-7b-chat 和 qwen-14b-chat 模型权重完整且未损坏。
• 删除现有模型文件并重新下载，确保下载过程未中断或出错。

rm -rf qwen-7b-chat qwen-14b-chat
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-7B.git

2.3 检查硬件环境

• GPU 驱动和 CUDA 配置：
  确保您的系统已正确安装 NVIDIA 驱动和 CUDA 工具包，并与 PyTorch 版本兼容。可以通过以下命令检查：

  nvidia-smi
  python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
  

  如果 torch.cuda.is_available() 返回 False，说明 CUDA 配置有问题，请参考知识库文档中的步骤重新安装驱动和 CUDA。

• 多 GPU 设置：
  如果使用双卡 4090，建议明确指定使用的 GPU 设备。例如，在运行脚本前设置环境变量：

  export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
  

  或者在代码中通过 torch.cuda.set_device() 明确指定设备。

2.4 检查依赖版本

• 确保安装的依赖库版本与项目要求一致。可以参考项目的 requirements.txt 文件重新安装依赖：

  pip install -r requirements.txt
  

• 如果未提供 requirements.txt，请确保以下关键库的版本兼容：

  • PyTorch >= 1.12
  • Transformers >= 4.26
  • CUDA Toolkit >= 11.8

2.5 调整推理参数

• 在推理过程中，尝试调整生成参数以避免数值不稳定。例如，降低 temperature 或增加 top_p 值：

  outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_length=50,
    temperature=0.7,  # 降低温度值
    top_p=0.9,        # 增加 top-p 值
    do_sample=True
  )
  

2.6 启用混合精度训练

• 如果硬件支持，启用混合精度（FP16）可以提高计算效率并减少数值溢出的风险。参考知识库文档中的配置方法，设置 fp16 参数：

  from torch.cuda.amp import autocast
  
  with autocast():
    outputs = model.generate(input_ids)
  

3. 其他注意事项

• 日志调试：
  在代码中添加详细的日志输出，定位具体报错位置。例如，打印模型输出的 logits 和概率分布：

  print("Logits:", outputs.logits)
  print("Probabilities:", torch.softmax(outputs.logits, dim=-1))
  

• 单卡测试：
  如果问题仍未解决，建议先在单卡环境下运行，排除多 GPU 配置问题。

4. 总结

通过上述步骤，您可以逐步排查并解决 probability tensor contains either 'inf', 'nan' or element 0 的问题。如果问题仍然存在，请提供更多上下文信息（如完整的报错日志、代码片段等），以便进一步分析。

希望以上内容对您有所帮助！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。