ModelScope加完后运行报错，改脚本的哪个参数吗？

在使用 ModelScope 时，如果运行报错，可能需要检查以下几个关键参数和配置是否正确。以下是可能导致问题的常见原因及解决方法：

1. 检查模型 ID 和版本号

确保脚本中指定的 MODEL_ID 和 REVISION 参数与 ModelScope 官网上的模型信息一致。如果模型 ID 或版本号错误，可能会导致下载失败或运行报错。

• 修改方式：
  • 在脚本中找到类似以下代码段：

  MODEL_ID = "Qwen/Qwen-7B-Chat"
  REVISION = "v1.1.7"
  

  • 确保 MODEL_ID 和 REVISION 的值与 ModelScope 官网提供的信息一致。
  • 如果不确定版本号，可以在 ModelScope 官网的模型页面查看最新版本。

2. 检查环境变量配置

如果部署的是非公开模型，需要配置访问令牌（ACCESS_TOKEN）。缺少或错误的访问令牌会导致权限验证失败。

• 修改方式：
  • 在脚本中添加或检查以下环境变量：

  export ACCESS_TOKEN="your-modelscope-sdk-token"
  

  • 如果未设置 SDK Token，可以通过 ModelScope 官网获取并正确配置。

3. 检查 GPU 驱动和资源分配

ModelScope 模型通常对 GPU 资源有较高要求。如果 GPU 驱动版本不匹配或显存不足，可能会导致运行失败。

• 修改方式：
  • 确保 GPU 节点的驱动版本为推荐的 525.105.17，可以通过为节点池添加标签来指定驱动版本：

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

  • 确保 GPU 显存满足模型需求。例如，7B 模型建议使用 GU30 系列显卡，14B 模型可能需要双卡或更高显存的机型。

4. 检查磁盘空间

模型下载和运行需要足够的磁盘空间。如果磁盘空间不足，可能会导致模型下载失败或运行报错。

• 修改方式：
  • 确保 GPU 节点的磁盘空间至少预留 30 GB。
  • 如果磁盘空间不足，可以通过扩容云盘解决。具体操作可参考云盘扩容指引。

5. 检查运行命令和依赖库

运行脚本时，确保所有依赖库已正确安装，并且运行命令与镜像配置匹配。

• 修改方式：
  • 检查是否安装了必要的依赖库，例如 git-lfs 和 modelscope：

  sudo apt-get update
  sudo apt-get install git-lfs
  pip install modelscope
  

  • 确保运行命令与镜像配置一致。例如，使用 Arena 部署时，运行命令应如下所示：

  arena serve custom \
  -name=modelscope \
  -version=v1 \
  -gpus=1 \
  -replicas=1 \
  -restful-port=8000 \
  -image=kube-ai-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/kube-ai/quick-deploy-llm:v1 \
  "MODEL_ID=qwen/Qwen1.5-4B-Chat python3 server.py"
  

6. 检查日志和错误信息

如果上述配置均无误，但仍然报错，建议查看详细的日志信息以定位问题。

• 修改方式：
  • 使用以下命令查看推理服务的详细信息：

  arena serve get modelscope
  

  • 根据日志中的错误提示，进一步调整相关参数或配置。

总结

根据知识库资料，运行报错时需要重点检查以下内容： 1. 模型 ID 和版本号 是否正确； 2. 环境变量 是否配置完整； 3. GPU 驱动和资源分配 是否满足需求； 4. 磁盘空间 是否充足； 5. 运行命令和依赖库 是否正确安装和配置。

如果问题仍未解决，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。