解决GLM-4-9B-Chat-1M部署中的ValueError报错-平芜编程栈

解决GLM-4-9B-Chat-1M部署中的ValueError报错

部署大模型时遇到报错总是让人头疼，特别是当你满怀期待地准备体验一个能处理200万字长文本的AI模型时，一个ValueError: too many values to unpack的错误提示可能会让你瞬间陷入迷茫。最近不少开发者在部署GLM-4-9B-Chat-1M这个超长上下文对话模型时，都遇到了这个看似简单却让人困惑的错误。

这个错误表面上看是Python的解包问题，但实际上背后隐藏着版本兼容性的陷阱。今天我就来详细分析这个问题的根源，并提供几种可靠的解决方案，让你能顺利部署这个强大的长文本处理工具。

1. 问题现象与错误分析

1.1 错误重现

当你按照常见的部署教程运行GLM-4-9B-Chat-1M时，可能会在模型推理阶段遇到这样的错误：

Traceback (most recent call last): File "/path/to/your/script.py", line 51, in <module> generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids, max_new_tokens=512) ... File "/root/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/glm-4-9b-chat/modeling_chatglm.py", line 494, in forward cache_k, cache_v = kv_cache ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这个错误发生在modeling_chatglm.py文件的第494行，具体是在self_attention模块的forward方法中。错误信息很明确：代码期望从kv_cache中解包出两个值（cache_k和cache_v），但实际上kv_cache包含的值数量不符合预期。

1.2 错误根源分析

这个问题的根本原因在于transformers库的版本兼容性问题。GLM-4-9B-Chat-1M模型在开发时基于特定版本的transformers库，而当你使用较新版本的transformers时，API接口发生了变化，导致模型代码无法正确解析缓存数据。

具体来说，在较新版本的transformers中，键值缓存（KV Cache）的数据结构可能发生了变化：

旧版本：kv_cache可能是一个包含两个元素的元组(cache_k, cache_v)
新版本：kv_cache可能变成了其他结构，比如包含更多信息的对象或不同格式的数据

这种API不兼容性在开源模型部署中很常见，特别是当模型代码没有及时更新以适配库的最新版本时。

2. 解决方案一：降级transformers版本

2.1 最直接的修复方法

经过社区验证，最可靠的解决方案是将transformers库降级到特定版本。根据多个开发者的实践经验，使用transformers==4.40.2版本可以完美解决这个问题。

# 卸载当前版本的transformers pip uninstall transformers -y # 安装指定版本 pip install transformers==4.40.2 # 如果需要，同时安装兼容的torch版本 pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0

2.2 验证安装结果

安装完成后，可以通过以下代码验证版本是否正确：

import transformers import torch print(f"transformers版本: {transformers.__version__}") print(f"torch版本: {torch.__version__}") # 应该输出： # transformers版本: 4.40.2 # torch版本: 2.1.0+cu121 (或其他兼容版本)

2.3 创建虚拟环境（推荐）

为了避免版本冲突，我强烈建议为GLM-4-9B-Chat-1M创建一个独立的虚拟环境：

# 创建虚拟环境 python -m venv glm4_env # 激活虚拟环境 # Linux/Mac source glm4_env/bin/activate # Windows glm4_env\Scripts\activate # 安装依赖 pip install transformers==4.40.2 pip install torch==2.1.0 pip install accelerate pip install sentencepiece pip install protobuf

3. 解决方案二：修改模型代码

如果你因为其他依赖关系无法降级transformers版本，可以尝试直接修改模型代码。这种方法需要你对模型结构有一定的了解。

3.1 定位问题代码

首先找到出错的代码位置。根据错误堆栈，问题出现在modeling_chatglm.py文件的第494行：

# 原始代码（可能有问题） cache_k, cache_v = kv_cache

3.2 修改方案

根据你的transformers版本，可能需要不同的修改方式：

方案A：如果kv_cache是元组但长度大于2

# 修改为 if isinstance(kv_cache, tuple) and len(kv_cache) > 2: cache_k, cache_v = kv_cache[0], kv_cache[1] else: cache_k, cache_v = kv_cache

方案B：如果kv_cache是自定义对象

# 修改为 if hasattr(kv_cache, 'key_cache') and hasattr(kv_cache, 'value_cache'): cache_k = kv_cache.key_cache cache_v = kv_cache.value_cache else: cache_k, cache_v = kv_cache

方案C：通用兼容方案

# 最安全的修改方式 try: cache_k, cache_v = kv_cache except (ValueError, TypeError): # 尝试不同的解包方式 if isinstance(kv_cache, (list, tuple)): if len(kv_cache) >= 2: cache_k, cache_v = kv_cache[0], kv_cache[1] else: raise ValueError(f"Unexpected kv_cache format: {kv_cache}") elif hasattr(kv_cache, '__getitem__'): cache_k, cache_v = kv_cache[0], kv_cache[1] else: # 尝试属性访问 cache_k = getattr(kv_cache, 'key_cache', getattr(kv_cache, 'cache_k', None)) cache_v = getattr(kv_cache, 'value_cache', getattr(kv_cache, 'cache_v', None)) if cache_k is None or cache_v is None: raise ValueError(f"Cannot unpack kv_cache: {type(kv_cache)}")

3.3 应用修改

找到你的模型文件，通常位于：

~/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/glm-4-9b-chat/modeling_chatglm.py

或者如果你从源码安装：

/path/to/your/env/lib/python3.x/site-packages/transformers/models/chatglm/modeling_chatglm.py

重要提示：直接修改缓存文件可能不是永久解决方案，因为下次更新或重新安装时修改会被覆盖。更好的做法是fork模型代码仓库，进行修改后从自己的仓库安装。

4. 完整部署流程与避坑指南

4.1 正确的部署步骤

基于社区经验，我整理了一个经过验证的部署流程：

# 步骤1：环境准备 import torch from transformers import AutoModel, AutoTokenizer import os # 步骤2：下载模型（注意路径问题） model_dir = "/path/to/your/model" # 使用绝对路径 # 如果使用modelscope下载 from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download('ZhipuAI/glm-4-9b-chat', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master') # 步骤3：加载模型和分词器 # 注意：使用正确的模型路径 model_path = model_dir # 或者你的本地路径 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto") # 步骤4：推理测试 model.eval() with torch.no_grad(): response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[]) print(response)

4.2 常见部署陷阱

陷阱1：路径问题

# 错误：使用相对路径 model_path = 'ZhipuAI/glm-4-9b-chat' # 正确：使用绝对路径 model_path = '/root/autodl-tmp/ZhipuAI/glm-4-9b-chat'

陷阱2：trust_remote_code参数GLM系列模型需要信任远程代码才能正确加载：

# 必须设置trust_remote_code=True model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)

陷阱3：内存不足GLM-4-9B-Chat-1M即使使用INT4量化也需要约9GB显存：

# 使用量化减少显存占用 model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, load_in_4bit=True, # 4位量化 bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, device_map="auto")

4.3 使用vLLM加速部署

如果你需要更高的推理速度，可以考虑使用vLLM：

from vllm import LLM, SamplingParams # 初始化vLLM引擎 llm = LLM(model=model_path, trust_remote_code=True, max_model_len=1024000, # 支持长上下文 gpu_memory_utilization=0.9) # 创建采样参数 sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=512) # 生成文本 prompts = ["请总结以下文档：..."] outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

5. 预防措施与最佳实践

5.1 版本锁定

为了避免类似的兼容性问题，建议在项目中明确指定所有依赖版本：

# requirements.txt transformers==4.40.2 torch==2.1.0 accelerate>=0.24.0 sentencepiece>=0.1.99 protobuf>=3.20.0

5.2 环境隔离

使用Docker或conda创建隔离的环境：

# Dockerfile示例 FROM pytorch/pytorch:2.1.0-cuda11.8-cudnn8-runtime WORKDIR /app # 安装特定版本依赖 RUN pip install transformers==4.40.2 \ accelerate==0.24.0 \ sentencepiece==0.1.99 \ protobuf==3.20.0 # 复制模型和代码 COPY . . CMD ["python", "app.py"]

5.3 测试验证

部署完成后，运行一个完整的测试流程：

def test_glm4_deployment(): """测试GLM-4-9B-Chat-1M部署是否成功""" # 测试1：基本加载 print("测试1：加载模型和分词器...") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) print("✓ 模型加载成功") # 测试2：短文本推理 print("\n测试2：短文本推理...") response, _ = model.chat(tokenizer, "你好，请介绍一下你自己", history=[]) print(f"模型回复：{response[:100]}...") # 测试3：长上下文支持 print("\n测试3：长上下文测试...") long_text = "这是一段测试文本。" * 1000 # 模拟长文本 response, _ = model.chat(tokenizer, f"请总结：{long_text}", history=[]) print("✓ 长文本处理成功") # 测试4：批量推理 print("\n测试4：批量推理测试...") prompts = ["今天天气怎么样？", "机器学习是什么？", "如何学习编程？"] for prompt in prompts: response, _ = model.chat(tokenizer, prompt, history=[]) print(f"Q: {prompt}\nA: {response[:50]}...\n") return True

5.4 监控与日志

添加详细的日志记录，便于问题排查：

import logging import sys # 配置日志 logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', handlers=[ logging.FileHandler('glm4_deployment.log'), logging.StreamHandler(sys.stdout) ] ) logger = logging.getLogger(__name__) # 在关键步骤添加日志 logger.info("开始加载GLM-4-9B-Chat-1M模型") logger.info(f"transformers版本: {transformers.__version__}") logger.info(f"torch版本: {torch.__version__}")

6. 总结

GLM-4-9B-Chat-1M作为一个支持1M上下文长度的开源模型，在处理长文本任务上具有显著优势。部署过程中遇到的ValueError: too many values to unpack错误虽然令人困扰，但通过本文提供的解决方案，你应该能够顺利解决这个问题。

关键要点回顾：

问题根源：transformers库版本不兼容导致的API变化
首选解决方案：降级到transformers==4.40.2版本
备选方案：修改模型代码以适应新版本API
最佳实践：使用虚拟环境、锁定依赖版本、充分测试

部署建议：

对于大多数用户，直接使用pip install transformers==4.40.2是最简单有效的解决方案
如果需要在生产环境部署，建议使用Docker容器确保环境一致性
定期关注官方仓库的更新，及时获取bug修复和性能优化

GLM-4-9B-Chat-1M的1M上下文能力为处理长文档、复杂对话和多轮交互提供了强大支持。虽然部署过程可能遇到一些小挑战，但一旦成功运行，你会发现这些努力都是值得的。现在，你可以开始探索这个模型在文档总结、知识问答、代码分析等各种长文本处理场景中的应用了。

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