Traceback (most recent call last): File "D:\ChatGLM-6B\web_demo_old.py", line 5, in <module> model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda() File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 905, in cuda return self._apply(lambda t: t.cuda(device)) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 820, in _apply param_applied = fn(param) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 905, in <lambda> return self._apply(lambda t: t.cuda(device)) File "D:\ChatGLM-6B\venv\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这是一个错误提示，说明你的Torch库没有启用CUDA编译。CUDA是NVIDIA的并行计算平台，用于在GPU上加速深度学习计算。要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你已经正确安装了NVIDIA的显卡驱动程序，并且你的显卡支持CUDA。
2. 确保你已经正确安装了CUDA Toolkit。可以到NVIDIA官方网站下载对应版本的CUDA Toolkit，并按照安装指南进行安装。
3. 确保你已经正确安装了PyTorch，并且使用了支持CUDA的版本。可以通过`pip install torch`命令来安装PyTorch，确保选择了支持CUDA的版本。
4. 如果你已经按照上述步骤进行了安装，但仍然遇到问题，那么可能是因为你的PyTorch安装时没有正确配置CUDA支持。你可以尝试重新安装PyTorch，或者查看官方文档了解如何配置CUDA支持。

希望以上信息对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

(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。

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：

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)

替换为：

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。