千问base模型安装过程遇到的问题

最新推荐文章于 2025-04-02 19:28:59 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-02 19:28:59 发布 · 939 阅读 · 8 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #pytorch #深度学习

文章讲述了在安装基于`pyproject.toml`的项目时遇到关于`flash-attention`库的问题，解决方法是直接从GitHub下载预编译的wheel文件。

安装flash-attention

问题

ERROR: Could not build wheels for flash-attn, which is required to install pyproject.toml-based projects

解决：直接下载：

https://objects.githubusercontent.com/github-production-release-asset-2e65be/494232964/6db87fd2-f8f4-4443-9209-aa42fd99c5ef?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=AKIAIWNJYAX4CSVEH53A%2F20231204%2Fus-east-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20231204T121952Z&X-Amz-Expires=300&X-Amz-Signature=6d8bf07b27bc0c0f5787c9a29e3935834aeb912f8c8798f810e7c45ed6700df8&X-Amz-SignedHeaders=host&actor_id=10993415&key_id=0&repo_id=494232964&response-content-disposition=attachment%3B%20filename%3Dflash_attn-2.3.6%2Bcu118torch2.0cxx11abiFALSE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl&response-content-type=application%2Foctet-stream
joejoeqian
关注
ERROR: Could not build wheels for flash-attn, which is required to install pyproject.toml-based proj
m0_51538830的博客
08-16 8131
ERROR: Could not build wheels for flash-attn, which is required to install pyproject.toml-based proj 速解
离线加载M3E-base模型报错HeaderTooLarger，如何解决？
最新发布
**My Coding Family**
04-23 1079
🏆本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！ 备注：部分问题/疑难杂症搜集于互联网。
ERROR: Could not build wheels for XXX, which is required to install pyproject.toml-based projects
longe20111104的博客
06-21 6万+
解决方法：ERROR: Could not build wheels for XXX, which is required to install pyproject.toml-based projects
ERROR: Could not build wheels for python-ldap, which is required to install pyproject.toml-based pro
Linbling的博客
05-16 2万+
ERROR: Failed building wheel for python-ldap
ERROR: Could not build wheels for xxx which is required to install pyproject.toml-based projects
ProfSnail的博客
10-10 1万+
这个问题是由于cuda版本、nvcc版本、Pytorch版本不一致所导致的。最后在.bashrc或者.zshrc里面加入nvcc11.7的路径。CUDA版本是11.7（及以上，事实上是12.2）torch的版本是1.13.1cu117。其中，python版本是3.10.13。nvcc版本是11.7。
解决 Could not build wheels for pandas, which is required to install pyproject.toml-based projects
sriting的博客
03-16 6万+
最近在学习李沐老师的深度学习的课程，在安装 d2l 时，遇到了问题：ERROR: Could not build wheels for pandas, which is required to install pyproject.toml-based projects由于我忘记截错误的图了，在论坛里找了别人的错误截图贴过来： 网上找了好多办法，有说 3.10 降到 3.9，有说 conda 删掉 d2l 重装的，有说网上下载 pandas 编译好的 wheel 直接替换的。尝试了都无法解决。 不过最后
解决：Could not build wheels for soxr, which is required to install pyproject.toml-based projects
weixin_51672245的博客
04-24 1万+
Could not build wheels for soxr, which is required to install pyproject.toml-based projects 本质问题是缺少数学库的头文件。因此我们只要进行相关的数学库安装就可以了
google-t5/t5-base模型问题
04-16
然而在使用google-t5/t5-base模型时，研究人员和工程师可能会遇到一些问题，这些问题可能涵盖从模型的加载、配置到性能优化等多个方面。 首先，T5模型的问题可能包括文件缺失。这种情况通常是由于在模型加载过程中...
大模型精调：千问1.5大模型lora微调
yangqinglin193的博客
06-05 2071
本文主要介绍使用transformers和peft针对Qwen1.5-14B大模型进行lora微调，分布式训练采用accelerate+deespeed-zero3项目
huggingface高速下载模型的实战代码
热门推荐
herosunly的博客
01-27 28万+
本文主要介绍了huggingface高速下载模型的实战代码，尤其是无法通过国内源进行下载的huggingface模型，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。需要特别说明的是，本文的代码是完全原创的，即能够最大限度利用宽度的速度，而且还能实现断点续传。 文章目录 1. 背景 2. 实战代码
【调用通义千问实现手写文字识别】
ZHW-鲜橙大AI课题组的博客
04-02 1623
OCR是Optical Character Recognition(光学字符识别)的英文简称，它借助光学与计算机技术，将纸上印刷或手写文字读取并转化为计算机可接受、人类能理解的格式。图像预处理：在进行文字识别之前，要对带有噪声的文字图像进行处理。以应对纸张的厚薄、光洁度和印刷质量都会造成的文字畸变，断笔、粘连和污点。字符分割：对文档版面进行分析，首先对每一行进行行分割，再对每一行的文字单独分割。特征提取：根据字符的结构、笔画等信息，提取能够代表字符的特征。
成功解决“ERROR: Could not build wheels for XXX, which is required to install pyproject.toml-based proje”
nyh670276894的博客
01-22 10万+
试了网上很多种方法，结果都存在问题，后面又看了这个错误，发现救赎之道就在其中！报错说需要装“pyproject.toml-based”
Failed to build numpy ERROR: Could not build wheels for numpy, which is required to install pyprojec
qq_21478261的博客
08-29 4987
Failed to build numpy ERROR: Could not build wheels for numpy, which is required to install pyproject.toml-based projectsMATHLIB="m" pip3 install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Could not build wheels for xxx是什么错误
Debug yourself!
11-01 6933
Could not build wheels for xxx” 是一个Python包构建过程中的错误消息，其中 “xxx” 是指你尝试安装的Python包的名称。这个错误通常表示在尝试安装一个包时，Python的包构建系统无法生成适用于你的系统的二进制包（通常是.whl文件），因此它会尝试从源代码构建该包。确保你的依赖项都已正确安装。检查依赖关系：查看包的文档或GitHub页面，确保你的系统上安装了所有必需的依赖项。安装构建依赖项：安装所需的构建工具和依赖项，确保你的系统具备构建所需的条件。
安装pyltp遇到ERROR: Could not build wheels for pyltp, which is required to install pyproject.toml-base
m0_74731893的博客
03-10 2085
网上找了很多解决方法，试了后还是这样，后面发现pyltp的whl文件只到了3.9，于是新安装了一个python3.9，并将自己项目的python环境换成3.9，重新下载模块，安装成功。一开始通过命令行pip安装，后来又尝试用源代码安装，都无法成功安装。最后附上pyltp使用的官方文档——
解决:Could not build wheels for pycocotools, which is required to install pyproject.toml-based
qq_55542491的博客
05-23 2万+
我在安装 pycocotools 时，出现错误：“ERROR: Could not build wheels for pycocotools, which is required to install pyproject.toml-based projects” 而且仔细查看错误后：会有“error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with "Microsoft C++ Buil
报错ERROR: Could not build wheels for lanms-neo导致Failed to build lanms-neo情况之一分析与解决
weixin_44341832的博客
02-17 3078
第一次尝试解决，此时未意识到error: command ‘C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\BIN\x86_amd64\cl.exe’ failed with exit code 2报错信息的重要性，借鉴其他博主经验，直接安装pip install lanms-neo，仍然报错，报错信息未变。第三次尝试，想想在新的版本下直接安装lanms-neo，pip install lanms-neo，依然报错，报错信息未变。
ERROR: Could not build wheels for aiohttp, which is required to install pyproject.toml-based
zbz2193235327的博客
11-14 1万+
解决方法：ERROR: Failed building wheel for yarl，根据这个，安装需要的库yarl,类似，ERROR: Failed building wheel for。用pip install yarl 不行，下载whl，用下面的就行。记录一下，安装aiohttp库出现的问题。最终，要的aiohttp就安上了。yarl要什么库就下啥，安啥，
【通义千问】Qwen从本地加载分词器报错‘‘tokenizer class not exist‘‘的解释和处理办法
weixin_46481662的博客
10-08 7715
在尝试将模型文件从 [Hugging Face Model Hub](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat/tree/main) 下载到本地并使用 `from_pretrained` 方法加载本地磁盘上的分词器时，遇到了一个错误。
通义千问大语言模型本地微调
03-30
<think>好的，用户想了解通义千问大语言模型的本地微调。首先，我需要确定用户的需求是什么。可能他们是想在自己的数据集上调整模型，以适应特定任务或领域。通义千问是阿里云的开源大模型，本地微调通常指在用户自己的服务器或计算资源上进行参数调整，而不是使用云服务。 接下来，我得整理微调的基本概念。微调分为全参数微调和高效微调，比如LoRA。需要解释这些方法的区别和适用场景。用户可能关心硬件需求，比如是否需要GPU，显存要求，这会影响他们的可行性。 然后，本地微调的步骤包括环境准备、数据准备、选择微调方法、配置参数、训练和验证。要详细说明每一步的关键点，比如数据格式要求，可能需要预处理，代码示例是否需要提及Hugging Face库等。 可能用户会遇到的问题包括计算资源不足、过拟合、灾难性遗忘，这些都需要在注意事项里提到。同时，资源链接如ModelScope和Hugging Face的页面要确保正确，方便用户进一步查阅。 要确保回答结构清晰，分点列出，用中文，避免使用Markdown。同时，检查LaTeX是否符合要求，但当前问题可能不需要数学公式，所以暂时不需要处理。最后，保持口语化，但不要使用格式，保持自然流畅的解释。</think>通义千问大语言模型的本地微调是指基于其开源版本，在自有计算环境中对模型参数进行调整以适应特定任务需求的技术过程。以下是关键信息梳理： --- ### **一、本地微调核心要点** 1. **模型基础** 需从阿里云ModelScope或Hugging Face平台获取通义千问开源模型（如Qwen-1.8B/7B/14B等），下载模型权重与配置文件至本地服务器。 2. **硬件要求** - **全参数微调**：需高性能GPU集群（如A100 80G*8），显存需求与模型尺寸正相关 - **高效微调**：使用LoRA/QLoRA等技术时，单卡（如3090 24G）可微调7B级别模型 3. **典型方法** | 方法类型 | 资源消耗 | 修改幅度 | 适用场景 | |---|---|---|---| | 全参数微调 | 高 | 100%参数更新 | 充足算力+领域适配需求强 | | LoRA微调 | 低 | 低秩矩阵注入 | 快速适配+有限算力 | | 提示微调 | 最低 | 仅调整prompt编码 | 小样本学习 | --- ### **二、本地微调实施步骤** 1. **环境准备** ```bash # 示例环境配置 pip install modelscope transformers peft accelerate ``` 2. **数据准备** - 格式要求：JSONL文件，含"instruction"/"input"/"output"字段 - 数据量建议：领域适配至少1k条样本，任务微调需500+条/任务类型 3. **代码框架（以LoRA为例）** ```python from peft import LoraConfig, get_peft_model lora_config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj","v_proj"], lora_dropout=0.1, bias="none" ) model = get_peft_model(base_model, lora_config) ``` 4. **关键参数配置** ```python # 典型训练参数 training_args = TrainingArguments( output_dir="./output", per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=4, learning_rate=3e-4, num_train_epochs=3, fp16=True # A100/V100开启 ) ``` --- ### **三、注意事项** 1. **显存优化技巧** - 启用梯度检查点：`model.gradient_checkpointing_enable()` - 使用4bit量化：`bnb_4bit_quant_type="nf4"` 2. **灾难性遗忘预防** - 保留10%原始预训练数据混合训练 - 控制学习率不超过5e-5 3. **结果验证** - 构建领域专属测试集 - 监控loss曲线与评估指标（如BLEU/ROUGE） --- ### **四、资源指引** 1. 官方文档： - ModelScope模型库：https://modelscope.cn/models/qwen - Hugging Face实现：https://huggingface.co/Qwen 2. 推荐工具： - DeepSpeed：多卡分布式训练加速 - WandB：训练过程可视化监控 本地微调需要根据具体业务需求平衡计算成本与效果提升，建议从LoRA等轻量方法入手逐步验证效果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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