(SICC-CGL) 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'

时间: 2024-04-11 14:28:07 浏览: 25
这个错误提示表明在你运行的脚本中缺少了名为 'numpy' 的 Python 模块。 要解决这个问题,你需要安装 numpy 模块。可以通过以下步骤来安装: 1. 打开终端或命令提示符。 2. 输入以下命令来安装 numpy: ``` pip install numpy ``` 如果你使用的是 Python3,请使用以下命令: ``` pip3 install numpy ``` 3. 等待安装完成。一旦安装成功,你就可以重新运行 `train.sh` 脚本了。 请注意,在安装 numpy 之前,确保你已经正确地安装了 Python 和 pip(Python 的包管理工具)。 希望这能够解决你的问题。如果还有其他疑问,请随时提问。
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File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\script_runner.py", line 552, in _run_script exec(code, module.__dict__) File "D:\chatglm\chatglm-6b-main\web_demo2.py", line 88, in <module> st.session_state["state"] = predict(prompt_text, 4096, 1.0, 1.0, st.session_state["state"]) File "D:\chatglm\chatglm-6b-main\web_demo2.py", line 37, in predict user_avatar = symbol_map["user"]

根据您提供的错误信息,看起来问题出现在您的代码中的第37行。具体来说,这里似乎出现了一个KeyError,表示在`symbol_map`字典中找不到"user"键。 请确保在您的代码中正确定义并初始化了`symbol_map`字典,并且确保键"user"存在于该字典中。您可以使用以下代码作为参考: ```python symbol_map = { "user": "👤", "bot": "🤖" } ``` 如果问题仍然存在,请检查您的代码逻辑和变量名称,确保没有其他地方导致了键错误。 如果您仍然遇到困难,请提供更多相关的代码片段和错误信息,以便我能够更好地帮助您解决问题。

OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like THUDM/chatglm-6b is not the path to a directory containing a file named config.json. Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'. Traceback: File "C:\Users\SICC\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\script_runner.py", line 552, in _run_script exec(code, module.__dict__) File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 77, in <module> st.session_state["state"] = predict(prompt_text, 4096, 1.0, 1.0, st.session_state["state"]) File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 40, in predict tokenizer, model = get_model() File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 31, in get_model tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\models\auto\tokenization_auto.py", line 634, in from_pretrained config = AutoConfig.from_pretrained( File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\models\auto\configuration_auto.py", line 896, in from_pretrained config_dict, unused_kwargs = PretrainedConfig.get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 573, in get_config_dict config_dict, kwargs = cls._get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 628, in _get_config_dict resolved_config_file = cached_file( File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 443, in cached_file raise EnvironmentError(

这个错误是由于无法连接到Hugging Face的服务器来加载模型文件所致。可能是因为你的网络连接有问题,或者模型文件在缓存中不存在。另外,根据错误信息看起来你使用了一个不正确的模型路径。请确保你提供的模型路径是正确的,并且你的网络连接正常。你可以检查一下网络连接,或者参考Hugging Face的文档了解如何在离线模式下运行库。

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OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like THUDM/chatglm-6b is not the path to a directory containing a file named config.json. Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'. Traceback: File "C:\Users\SICC\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\script_runner.py", line 552, in _run_script exec(code, module.__dict__) File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 78, in <module> st.session_state["state"] = predict(prompt_text, 4096, 1.0, 1.0, st.session_state["state"]) File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 41, in predict tokenizer, model = get_model() File "C:\Users\SICC\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\streamlit\runtime\caching\cache_utils.py", line 211, in wrapper return cached_func(*args, **kwargs) File "C:\Users\SICC\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\streamlit\runtime\caching\cache_utils.py", line 240, in __call__ return self._get_or_create_cached_value(args, kwargs) File "C:\Users\SICC\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\streamlit\runtime\caching\cache_utils.py", line 266, in _get_or_create_cached_value return self._handle_cache_miss(cache, value_key, func_args, func_kwargs) File "C:\Users\SICC\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\streamlit\runtime\caching\cache_utils.py", line 320, in _handle_cache_miss computed_value = self._info.func(*func_args, **func_kwargs) File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 31, in get_model tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\models\auto\tokenization_auto.py", line 634, in from_pretrained config = AutoConfig.from_pretrained( File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\models\auto\configuration_auto.py", line 896, in from_pretrained config_dict, unused_kwargs = PretrainedConfig.get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 573, in get_config_dict config_dict, kwargs = cls._get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 628, in _get_config_dict resolved_config_file = cached_file( File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 443, in cached_file raise EnvironmentError(

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