在ModelScope中,卡死了怎么处理?

在ModelScope中遇到卡死问题时，可以按照以下步骤进行排查和处理：

1. 检查网络连接

• 如果您在下载模型或运行相关命令时卡住，可能是由于网络连接不稳定导致的。
• 建议操作：确保您的网络环境正常，并尝试重新执行相关命令。如果仍然无法访问，可能需要设置代理后再尝试。

2. 确认资源是否充足

• 模型下载或运行过程中，可能会因为计算资源（如GPU显存、CPU、内存）不足而导致卡死。
• 建议操作：
  • 确保实例规格符合要求，推荐使用V100（16GB）或更高显存的GPU。
  • 检查当前DSW实例的资源使用情况，避免因资源耗尽导致任务中断。

3. 检查代码或命令是否正确

• 如果您在Notebook或Terminal中执行代码时卡住，可能是代码逻辑或命令参数存在问题。
• 建议操作：
  • 确认代码或命令是否完整且无误。例如，在下载模型时，确保modelscope和transformers库已正确安装：

    pip install modelscope==1.12.0 transformers==4.37.0
    

  • 如果是通过snapshot_download方法下载模型，请确保模型名称和路径正确：

    from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download
    snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct', cache_dir='.', revision='master')
    

4. 查看日志信息

• 卡死问题通常会伴随错误日志输出，查看日志可以帮助定位问题。
• 建议操作：
  • 在DSW的Terminal中，检查运行命令的输出日志，寻找具体的错误提示。
  • 如果是部署服务时卡住，可以在PAI-EAS的服务详情页面查看部署状态和日志信息。

5. 清理缓存并重试

• 某些情况下，缓存文件损坏可能导致任务卡死。
• 建议操作：
  • 清理ModelScope的缓存目录，重新下载模型。缓存目录通常位于~/.cache/modelscope/hub/。
  • 执行以下命令清理缓存：

    rm -rf ~/.cache/modelscope/hub/
    

6. 联系技术支持

• 如果以上方法均无法解决问题，可能是平台或服务本身存在异常。
• 建议操作：
  • 提供详细的错误信息和操作步骤，联系阿里云技术支持团队寻求帮助。
  • 重要提醒：在提交问题时，请附上相关的日志信息和操作截图，以便更快定位问题。

通过以上步骤，您可以有效排查和解决ModelScope中的卡死问题。如果问题仍未解决，请及时与技术支持团队沟通以获得进一步帮助。