怎么搞才能运行起来？怎么从MS发到自己的GPU服务器?

要运行ChatGLM-6B模型并将其部署到您的GPU服务器上，您可以按照以下步骤操作，同时解决您遇到的ValueError: too many values to unpack (expected 2)问题：

准备工作

1. 环境准备：确保您的GPU服务器已安装了适合运行大型语言模型的环境，包括Python、PyTorch等必要组件。

2. 下载与转换模型：

   • 下载模型：您可以使用Git LFS（Large File Storage）克隆模型，如ChatGLM-6B的ModelScope版本。

     git-lfs clone <模型仓库URL>
     

   • 转换模型格式（如果需要）：根据模型的具体要求，可能需要将模型转换为特定框架或优化格式，比如使用提供的转换脚本。

部署步骤

使用自动部署脚本（推荐）

1. 登录ECS实例：以root用户身份通过SSH登录您的ECS服务器。

2. 安装tmux：为了防止部署过程中断，安装并使用tmux。

   yum install -y tmux
   tmux
   

3. 下载部署脚本：

   wget <自动部署脚本URL>
   chmod +x deploy_chatglm-6b.sh
   

4. 运行部署脚本：

   ./deploy_chatglm-6b.sh
   

   如果部署中断，可使用tmux attach命令恢复会话。

5. 环境配置与启动服务：根据脚本提示或文档指导，配置必要的环境变量（如OMP_NUM_THREADS和GOMP_CPU_AFFINITY），然后启动WebUI服务。

6. 访问Web界面：在浏览器中输入http://<ECS公网IP地址>:7860，开始与模型交互。

解决错误

关于您遇到的ValueError: too many values to unpack (expected 2)错误，这通常意味着代码中某个地方尝试解包一个序列，但是序列中的元素数量与预期不符。解决此问题的方法是检查报错位置的代码，确认解包操作的正确性。这可能是由于模型加载、数据处理或自定义代码中的错误。具体到ChatGLM-6B模型，可能与模型加载时的参数不匹配有关。

• 检查模型加载代码：确保模型加载时的参数正确无误，特别是当您手动修改或适配模型加载逻辑时。

从ModelScope发送到个人服务器

如果您指的是将模型从ModelScope平台迁移到个人GPU服务器，您需要首先在ModelScope上找到模型的下载链接或克隆指令，然后按照上述步骤在个人服务器上下载、转换（如果必要）并部署模型。

确保在操作过程中考虑到模型的大小、转换需求以及服务器的硬件兼容性和资源限制。