ColabFold项目中ESMFold笔记本运行错误分析与解决方案

问题背景

在使用ColabFold项目中的ESMFold笔记本时，用户遇到了一个与PyTorch模型加载相关的错误。该错误发生在成功下载代码后尝试运行模型时，系统抛出了一个UnpicklingError异常。

错误现象

当用户执行笔记本代码时，PyTorch的序列化模块在尝试加载模型权重时失败，并显示以下关键错误信息：

UnpicklingError: Weights only load failed...
WeightsUnpickler error: Unsupported global: GLOBAL esm.esmfold.v1.esmfold.ESMFold was not an allowed global by default...

技术分析

这个错误源于PyTorch 2.6版本对模型加载安全性的增强。在PyTorch 2.6中，torch.load()函数的weights_only参数默认值从False改为True，这是一种安全措施，防止潜在的不安全代码执行。

当weights_only=True时，PyTorch会限制可以反序列化的对象类型，只允许加载基本数据类型和特定的安全类。而ESMFold模型包含自定义类esm.esmfold.v1.esmfold.ESMFold，这不在PyTorch默认的安全全局变量列表中，因此导致加载失败。

解决方案

根据错误提示，开发者已经修复了这个问题。用户现在可以：

1. 重新运行笔记本，应该能够正常加载模型
2. 如果问题仍然存在，可以尝试以下两种方法之一：
   • 使用weights_only=False参数加载模型（仅当完全信任模型来源时）
   • 使用PyTorch提供的add_safe_globals或safe_globals上下文管理器将ESMFold类添加到安全列表中

最佳实践建议

1. 对于生产环境，建议始终使用最新版本的ColabFold，以确保兼容性和安全性
2. 当遇到类似模型加载问题时，首先检查PyTorch版本和模型版本的兼容性
3. 在加载外部模型时，务必确认模型来源的可信度，再决定是否使用weights_only=False
4. 定期更新ColabFold和依赖库，以获取最新的安全修复和功能改进

总结

ColabFold项目中的ESMFold笔记本运行错误是由于PyTorch 2.6安全策略变更导致的模型加载问题。项目维护者已经修复了这个问题，用户只需更新到最新版本即可解决。这个案例也提醒我们，在使用深度学习框架时，要关注版本更新带来的行为变化，特别是涉及模型序列化和安全性的改动。