chatglm3-6b大模型运行出来报错with safe_open(checkpoint_file, framework="pt") as f: OSError: 页面文件太小，无法完成操作。 (os error 1455)

### ChatGLM3-6B 大模型加载时出现 OSError 的解决方案 当尝试加载 ChatGLM3-6B 模型并遇到 `OSError` 错误（错误码 1455），这通常表明存在文件路径、权限或数据损坏等问题。以下是可能的原因分析以及对应的解决方法： #### 可能原因及解决办法 1. **模型文件未完全下载** 如果从 Hugging Face 或其镜像站点下载的模型文件不完整，可能会导致加载失败。建议重新验证模型文件是否已成功下载，并确保所有必要的组件都存在于指定目录下[^1]。 ```bash ls -lh ./path/to/model/ ``` 若发现缺失某些文件，则需再次执行下载命令： ```bash huggingface-cli download THUDM/chatglm3-6b-32k ice_text.model --revision main ``` 2. **磁盘空间不足** 加载大型模型如 ChatGLM3-6B 需要足够的存储空间来解压和缓存权重文件。如果目标设备上的可用磁盘容量不足以容纳这些文件，也会引发类似的错误。可以通过以下方式检查剩余空间： ```bash df -h . ``` 如有需要，请清理不必要的文件或将部分数据移动到其他分区释放更多空间后再重试操作。 3. **Python 版本兼容性问题** 不同版本的 Python 对应支持特定范围内的库集合。对于 text-generation-webui 这类项目而言，在安装依赖过程中若网络连接不稳定可能导致某些关键模块未能正常获取从而影响后续运行效果[^3]。因此推荐先升级 pip 工具再按照官方文档指示完成环境配置流程： ```bash python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel cd path_to_webui_project_folder && bash setup.sh ``` 4. **使用 ControlNet Tile 改善图像生成质量** 虽然此部分内容主要针对视觉领域应用案例描述如何调整参数设置优化结果表现形式[^2]；但对于语音或者自然语言处理任务来说也可以借鉴类似思路通过微调超参等方式提升最终产出物的质量水平。不过需要注意的是这里提到的技术手段并不适用于当前所讨论的主题即文字生成方向的大规模预训练语言模型部署场景之中。 综上所述，针对上述提及的各种可能性逐一排查直至找到确切根源所在之后采取相应措施即可有效应对该种类型的异常状况发生概率大大降低甚至彻底消除此类现象再现几率。 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b-32k", trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b-32k", device_map="auto", trust_remote_code=True) input_ids = tokenizer.encode("你好世界！", return_tensors='pt').to('cuda') outputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50) print(tokenizer.decode(outputs[0])) ```