Traceback (most recent call last): File "/home/nano/Downloads/chatglm6B-int4/web_demo.py", line 6, in <module> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/auto_factory.py", line 441, in from_pretrained config, kwargs = AutoConfig.from_pretrained( File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/configuration_auto.py", line 915, in from_pretrained return config_class.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/configuration_utils.py", line 553, in from_pretrained return cls.from_dict(config_dict, **kwargs) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/configuration_utils.py", line 696, in from_dict config = cls(**config_dict) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/THUDM/chatglm-6b/619e736c6d4cd139840579c5482063b75bed5666/configuration_chatglm.py", line 98, in __init__ super().__init__( File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/configuration_utils.py", line 336, in __init__ import torch File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/torch/__init__.py", line 229, in <module> from torch._C import * # noqa: F403 ImportError: /home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/../../torch.libs/libgomp-d22c30c5.so.1.0.0: cannot allocate memory in static TLS block
时间: 2023-08-15 13:06:54 浏览: 253
这个错误提示表明在运行代码时,系统无法在静态TLS(Thread-Local Storage)块中分配内存。这可能是由于系统内存不足导致的。
你可以尝试以下方法解决这个问题:
1. 重新启动机器:有时候,系统内存不足可能是由于其他进程或应用程序占用了大量内存。通过重新启动机器可以释放内存,并解决该问题。
2. 关闭其他应用程序:关闭其他正在运行的应用程序,以释放内存空间。
3. 检查内存使用:你可以使用系统监视工具来检查内存使用情况,并确保有足够的可用内存来运行你的代码。
4. 增加虚拟内存:如果你的系统内存不足,你可以尝试增加虚拟内存大小。虚拟内存是硬盘上的一块预留空间,当物理内存不足时,操作系统会将部分数据转移到虚拟内存中。
5. 检查torch版本:确保你正在使用最新版本的torch库,并尝试更新或重新安装torch库。
如果上述方法都不起作用,那可能是由于系统硬件或操作系统本身的限制导致的。在这种情况下,你可能需要升级硬件或调整操作系统配置来处理更大的内存需求。
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python web_demo.py Explicitly passing a `revision` is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision. Traceback (most recent call last): File "/home/nano/THUDM/ChatGLM-6B/web_demo.py", line 5, in <module> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 679, in from_pretrained return tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, *inputs, **kwargs) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1804, in from_pretrained return cls._from_pretrained( File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1958, in _from_pretrained tokenizer = cls(*init_inputs, **init_kwargs) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 221, in __init__ self.sp_tokenizer = SPTokenizer(vocab_file, num_image_tokens=num_image_tokens) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 64, in __init__ self.text_tokenizer = TextTokenizer(vocab_file) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 22, in __init__ self.sp.Load(model_path) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 905, in Load return self.LoadFromFile(model_file) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 310, in LoadFromFile return _sentencepiece.SentencePieceProcessor_LoadFromFile(self, arg) RuntimeError: Internal: src/sentencepiece_processor.cc(1101) [model_proto->ParseFromArray(serialized.data(), serialized.size())]什么错误
根据您提供的错误信息,看起来是加载模型时出现了一些问题。具体来说,这个错误是由于加载了一个具有自定义代码的模型,并且在加载时没有明确指定修订版本。为了确保没有恶意代码被贡献到较新的修订版本中,建议显式地传递一个`revision`参数。
您可以尝试以下解决方法:
在`web_demo.py`文件中,将以下代码行:
```python
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
```
替换为:
```python
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True, revision="main")
```
这样会明确指定修订版本为"main",以避免加载模型时出现安全问题。请确保您已经下载了正确的模型文件并将路径指向正确的位置。
如果问题仍然存在,请提供更多详细信息,以便我能够更好地帮助您解决问题。
(base) PS D:\chatglm\chatglm-6b-main\ptuning> bash train.sh Traceback (most recent call last): File "/mnt/d/chatglm/chatglm-6b-main/ptuning/main.py", line 26, in <module> import numpy as np ModuleNotFoundError: No module named 'numpy' (base) PS D:\chatglm\chatglm-6b-main\ptuning>
这个错误表明你的 Python 环境中没有安装 numpy 模块。根据你的路径和命令提示符,看起来你正在使用 Windows 系统。
在 Windows 上,可以按照以下步骤安装 numpy:
1. 打开命令提示符(Command Prompt)或 PowerShell。
2. 确认你已经安装了 pip 包管理器。你可以在命令提示符或 PowerShell 中输入以下命令来检查:
```
pip --version
```
如果显示了 pip 的版本信息,那么你可以继续下一步。否则,你需要先安装 pip。
3. 输入以下命令来安装 numpy:
```
pip install numpy
```
这将会下载并安装最新版本的 numpy 库。
4. 安装完成后,再次运行你的 train.sh 脚本,应该就不再报缺少 numpy 模块的错误了。
请注意,在 Windows 上,使用 bash 运行脚本可能会遇到一些问题。如果你还是无法成功运行脚本,请尝试在 Windows 的命令提示符或 PowerShell 中直接运行 Python 命令来执行训练脚本,例如:
```
python /mnt/d/chatglm/chatglm-6b-main/ptuning/main.py
```
希望这些步骤能帮助你解决问题!如果还有其他疑问,请随时提问。
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