FastChat项目中transformers版本兼容性问题分析与解决方案

在部署FastChat项目时，用户在使用GLM-4-9B模型进行对话服务时遇到了AttributeError: 'GenerationConfig' object has no attribute '_eos_token_tensor'的错误。这个问题本质上是由transformers库版本兼容性引发的，下面将详细分析问题原因并提供两种解决方案。

问题背景

当用户通过FastChat部署GLM-4-9B模型的API服务时，在调用对话接口时系统抛出异常。错误信息表明GenerationConfig对象缺少_eos_token_tensor属性，这是transformers库在新旧版本间接口变更导致的兼容性问题。

根本原因分析

经过技术排查，发现这个问题源于transformers库的版本迭代：

1. 在较新版本的transformers（如4.42.4）中，GenerationConfig类的内部实现发生了变化，移除了_eos_token_tensor属性
2. FastChat项目中的GLM模型实现依赖于这个已被移除的属性
3. 这种版本不匹配导致模型推理时无法正常处理结束标记(token)

解决方案

我们提供两种可行的解决方案：

方案一：降级transformers版本

将transformers库降级到4.39.2版本：

pip install transformers==4.39.2

这是最直接的解决方案，可以确保所有接口与FastChat项目保持兼容。但需要注意，降级后可能会影响其他依赖新版本transformers的功能。

方案二：修改模型代码

对于需要保持transformers新版本的用户，可以修改FastChat项目中的模型实现文件：

1. 定位到modeling_chatglm.py文件
2. 找到logits_warper = self._get_logits_warper(generation_config)这行代码
3. 修改为：logits_warper = self._get_logits_warper(generation_config, device=self.device)

这个修改适配了新版本transformers的接口要求，确保logits_warper能正确获取设备信息。

技术建议

对于生产环境部署，建议：

1. 优先考虑方案一，保持整个环境的版本一致性
2. 如果必须使用新版本transformers，方案二需要充分测试确保不影响其他功能
3. 长期来看，关注FastChat项目的官方更新，等待其对最新transformers版本的官方支持

总结

版本兼容性问题是开源项目部署中的常见挑战。通过理解底层机制，我们可以灵活选择最适合当前场景的解决方案。对于FastChat项目与GLM模型的用户，上述两种方案都能有效解决问题，用户可以根据自身技术栈和需求选择适合的解决路径。