关于#自然语言处理#的问题：怎么解决 anythingLLM 每次提问都要重启模型

Question

怎么解决 anythingLLM 每次提问都要重启模型？
用 ollama + deepseek 本地部署后使用正常，i9 + 64G + 512G SSD + QD P4000 8G 所以选择 14b 的模型才能运行流畅，后来本地安装了 anythingLLM 后，调用 ollama 的 deepseekR1 模型也正常，这是发现每次提问响应时间有点长，后来观察内存占用发现每次提交问题后 ollama 加载到内存的 deepseekR1 模型都会被释放内存重新加载，这就导致了每次提问都相当于要重启一次 ollama run deepseek-r1:14b ，查看了 anythingLLM 中的模型保持时间设置的是 5 分钟也是正常的默认值，观察内存发现提交问题后，到下一次提交问题前 5分钟内，内存加载的模型是一直占用内存正常存活的，而且用 ollama ps 命令查看也是如此，但是只要在聊天框输入一个问题提交，之前存活的模型就会立即释放内存重载，以为是桌面版的问题，于是装了 Docker 版的测试，发现在没有引用本地知识库的时候提问不会重载模型，而导入文件搭建知识库后才会每句提问都重载模型，请问要怎么解决这个问题？

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 问题关键点分析：
   - 核心问题是在使用anythingLLM时，每次提问都需要重启模型，而在ollama + deepseek本地部署环境下（i9 + 64G + 512G SSD + QD P4000 8G）选择14后出现该异常情况。可能涉及到模型加载、配置、缓存等方面的设置问题。
2. 解决方案：
   - 检查缓存设置：
   • 查看anythingLLM的配置文件，找到与缓存相关的参数。例如，在配置文件中可能有类似cache_dir这样的参数，确保其指向一个正确且有足够空间的目录。
   • 示例代码（假设使用Python的配置读取库，如configparser）：

import configparser

config = configparser.ConfigParser()
config.read('anythingllm_config.ini')
cache_dir = config.get('general', 'cache_dir')
print(cache_dir)

• 检查模型加载方式：
  • 确认模型加载的逻辑是否正确。有可能是每次提问时，模型加载的路径或方式有误，导致重新加载。
  • 查看加载模型的代码部分，例如：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_path = 'path/to/your/model'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)

 - 检查`model_path`是否正确，以及模型加载时是否有额外的参数导致每次重新加载。

• 查看日志文件：
  • 启用anythingLLM的日志记录功能，查看每次提问时的详细日志信息。这可以帮助定位问题出在哪里。
  • 例如，在启动anythingLLM时添加日志配置参数：

python anythingllm.py --log_level debug > anythingllm.log 2>&1

 - 然后在日志文件`anythingllm.log`中查找每次提问前后的相关记录，看是否有报错信息或异常提示。

1. 多种解决方案的优缺点：
   - 检查缓存设置：
   • 优点：简单直接，如果是缓存问题，很容易通过调整缓存目录或参数解决。
   • 缺点：如果不是缓存问题，可能无法解决根本问题。
   • 检查模型加载方式：
   • 优点：从模型加载的核心环节入手，全面排查加载过程中的问题，针对性较强。
   • 缺点：需要对模型加载的代码有深入了解，可能比较耗时，尤其是代码复杂的情况下。
   • 查看日志文件：
   • 优点：能直观地看到每次提问时系统的详细操作和报错信息，便于定位问题。
   • 缺点：日志文件可能比较庞大，需要仔细查找关键信息，且对日志分析能力有一定要求。
2. 总结：
   - 解决anythingLLM每次提问都要重启模型的问题，需要从缓存设置、模型加载方式以及查看日志等方面进行排查。通过逐步检查这些方面，可以找到问题的根源并采取相应的解决措施。

请注意，以上代码示例和操作步骤是基于常见的配置和假设，具体实现可能因anythingLLM的具体代码结构和配置方式而有所不同。在实际操作中，需要根据具体情况进行调整。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。