GLM-4模型乱码输出问题的排查与解决方案

问题背景

在使用THUDM/GLM-4大语言模型进行推理时，部分用户遇到了模型输出乱码的情况。具体表现为：当运行官方示例代码时，模型不是生成预期的自然语言回复，而是输出大量重复的汉字组合，如"之於於於愈愈愈愈起起起起来起来起来乎乎乎乎"等无意义内容。

问题复现环境

出现该问题的用户环境配置如下：

• 显卡：NVIDIA RTX 3090
• 驱动版本：550.54.15
• CUDA版本：12.4
• PyTorch版本：2.1.2
• Transformers版本：4.41.2
• Python环境：3.10

问题排查过程

1. 检查基础环境配置

首先需要确认的是硬件和驱动是否支持模型运行所需的技术特性：

• 确认显卡支持bfloat16计算（RTX 3090确实支持）
• 检查CUDA和驱动版本是否兼容（550.54.15驱动支持CUDA 12.4）
• 验证PyTorch是否正确识别了CUDA环境

2. 检查模型加载方式

官方示例代码中使用了标准的模型加载方式：

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "THUDM/glm-4-9b-chat",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    low_cpu_mem_usage=True,
    trust_remote_code=True
).to(device).eval()

这种加载方式在大多数环境下都能正常工作，但出现乱码输出表明模型权重可能没有正确加载或解码。

3. 检查生成参数

生成参数配置如下：

gen_kwargs = {"max_length": 2500, "do_sample": True, "top_k": 1}

这种配置理论上不会导致乱码输出，但可以尝试调整参数来验证问题是否与生成策略有关。

4. 版本兼容性测试

尝试了不同版本的组合：

• Transformers 4.40.2 + Torch 2.3.0
• 使用更完整的生成参数（包括top_p、temperature等）

但问题依然存在，说明不是简单的版本兼容性问题。

最终解决方案

经过多次尝试，发现问题的根本原因是模型文件在下载或加载过程中可能出现了损坏。解决方案是：

1. 完全删除之前下载的模型缓存
2. 重新下载完整的模型文件
3. 确保下载过程中网络稳定

重新下载后，模型能够正常生成符合预期的自然语言回复。

技术建议

对于使用GLM-4模型的开发者，建议：

1. 环境配置：

   • 确保使用较新的CUDA驱动（>=535版本）
   • 推荐PyTorch 2.3.0及以上版本
   • Transformers库版本建议4.40.x系列

2. 模型加载：

   • 首次加载时监控下载过程，确保文件完整
   • 可以添加resume_download=True参数避免中断

3. 生成参数：

   • 使用更完整的生成参数配置，包括temperature和top_p
   • 对于对话场景，可以添加停止条件

4. 错误排查：

   • 出现乱码首先检查模型文件完整性
   • 可以尝试简化输入验证基础功能
   • 在CPU上运行简单测试排除GPU相关因素

总结

GLM-4模型乱码输出问题通常与模型文件完整性或环境配置有关。通过系统性的环境检查和模型重新下载，大多数情况下可以解决问题。开发者在使用大语言模型时应当注意环境的一致性和模型文件的完整性，这是保证模型正常工作的基础条件。