运行QWen2-1.5b模型时报错“RuntimeError: cutlassF: no kernel found to launch!”

运行QWen2-1.5b模型时报错“RuntimeError: cutlassF: no kernel found to launch!”

#问题:成功加载QWen2-1.5b模型,但是推理时
“model.generate(
model_inputs.input_ids,
top_p=self.top_p,
max_new_tokens=512
)时”,报错“RuntimeError: cutlassF: no kernel found to launch!”
在这里插入图片描述

解决方法:

在代码运行的开头加入以下代码即可
import torch
torch.backends.cuda.enable_mem_efficient_sdp(False)
torch.backends.cuda.enable_flash_sdp(False)

参考链接:
https://blog.youkuaiyun.com/zc1226/article/details/140213258
https://stackoverflow.com/questions/77803696/runtimeerror-cutlassf-no-kernel-found-to-launch-when-running-huggingface-tran

<think>嗯,用户问的是Qwen2.5-1.5B-Instruct和Qwen2.5-1.5B的区别。首先,我需要确定这两个模型都是来自阿里的千问系列。根据之前的知识,通常模型名称中的"Instruct"可能表示该版本是针对指令跟随或对话优化的。比如,像其他模型如LLaMA的Instruct版本就是经过微调,更适合对话交互。 接下来,我需要确认这两个模型的基础架构是否相同。用户提到的都是1.5B参数,所以参数规模应该是一样的。那区别可能在于训练数据或微调方法。通常,基础模型(不带Instruct)可能是在大规模通用语料上预训练的,而Instruct版本可能在预训练后进行了进一步的指令微调,使用更多的对话或任务导向的数据,使其更擅长理解和响应人类指令。 另外,应用场景的不同也很重要。基础模型可能更适合作为通用模型,用于文本生成、摘要等任务,而Instruct版本则更适用于聊天机器人、问答系统等需要交互的场景。用户可能想知道选择哪一个更适合他们的项目需求。 还需要考虑技术细节,比如是否使用了不同的微调技术,比如监督微调(SFT)或者基于人类反馈的强化学习(RLHF)。不过对于1.5B的模型,可能主要是SFT。另外,可能的输出格式不同,Instruct版本可能更严格遵守指令,生成结构化的回答,避免冗余信息。 用户可能的背景是开发者或者研究人员,想要选择合适的模型进行部署或实验。他们可能关心性能差异、响应质量、适用任务类型等。需要明确说明两者的差异,帮助用户做出决策。 最后,要确保回答准确,如果有不确定的地方,建议查阅官方文档或论文。但根据常见的命名惯例和模型发布模式,上述分析应该是合理的。</think>Qwen2.5-1.5B 和 Qwen2.5-1.5B-Instruct 是阿里云推出的同一参数规模(1.5B)大语言模型的两个不同版本,主要区别体现在**训练目标**和**适用场景**上: --- ### 1. **基础模型Qwen2.5-1.5B** - **定位**:通用语言模型(Base Model) - **训练目标**: 基于大规模无监督文本进行预训练,主要学习语言的统计规律和通用知识,目标是生成连贯的文本。 - **特点**: - 擅长文本生成(如续写故事、生成文章)。 - 支持通过提示词(prompt)调整输出,但需用户设计合适的指令。 - 更适合需要灵活控制生成内容的研究或开发场景。 - **局限性**: 对复杂指令的理解和直接对话能力较弱,需额外微调才能适配对话任务。 --- ### 2. **优化版本:Qwen2.5-1.5B-Instruct** - **定位**:指令微调模型(Instruction-tuned Model) - **训练目标**: 在基础模型上,通过**监督微调(SFT)**对大量指令-答案数据进行训练,学习如何理解人类指令并生成符合要求的回答。 - **特点**: - 擅长对话、问答、任务型交互(如写邮件、写代码、推理等)。 - 输出更简洁、结构化,直接响应用户需求。 - 内置对齐优化,安全性更高(减少有害输出)。 - **适用场景**: 直接部署为对话助手、API服务或需要自然交互的应用。 --- ### **简单总结** | 特性 | Qwen2.5-1.5B | Qwen2.5-1.5B-Instruct | |--------------------|-----------------------|------------------------| | **核心能力** | 文本生成、知识存储 | 指令理解、任务交互 | | **使用难度** | 需设计复杂prompt | 直接输入自然语言指令 | | **适用场景** | 研究、定制化开发 | 对话机器人、API服务 | --- ### **如何选择?** - 若需**直接对话交互**或**快速部署应用**,选 `Instruct` 版本。 - 若需**深度定制模型行为**或**研究底层生成能力**,选基础模型。 建议参考阿里云官方文档或通过实际测试(如HuggingFace平台)进一步验证模型表现。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

wang151038606

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值