UserWarning: Could not find response key `[2468, 8757, 842, 91, 29, 77091...报错解决

UserWarning: Could not find response key [2468, 8757, 842, 91, 29, 77091, 27, 91, 408, 8757, 842, 91, 29] in the following instance: <|im_start|>system

在训练qwen2-1.5B-Instruct的时候,出现这个错。

目前在复现 https://github.com/RManLuo/graph-constrained-reasoning/tree/main 这个项目,改用自己的数据集去做。
由于硬件限制只能用qwen2-1.5B-Instruct微调。

出现这个错误,首先可以去qwen的vocab里做一个查询,看看这个找不到的token到底是什么。
我的这个是 <|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
这是RESPONSE_TEMPLATE
后来发现,我在修改模型的时候,忘记了把RESPONSE_TEMPLATE做对应的修改,仅仅是修改了模型的名称,像这样:

MODEL_PATH=/home/XXX/QA/graph-constrained-reasoning-main/Qwen2-1.5B-Instruct
ATTN_IMP=flash_attention_2
RESPONSE_TEMPLATE="<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>"
CONFIG="accelerate_configs/deepspeed_zero3.yaml"

其实,应该是这样的:

MODEL_PATH=/home/XXX/QA/graph-constrained-reasoning-main/Qwen2-1.5B-Instruct
ATTN_IMP=flash_attention_2
RESPONSE_TEMPLATE="<|im_start|>assistant"
CONFIG="accelerate_configs/deepspeed_zero3.yaml"

记录一下这个错误的原因,希望能够对遇到该问题的朋友有所帮助。

也有解决方案提到一些其他办法:https://github.com/huggingface/trl/issues/588
不知道是不是同一种问题,放在这做参考吧。

<think>好的,我现在遇到了一个UserWarning,提示说在models/debertaV3-base目录下找不到配置文件,因此假设词汇表未被修改。我需要解决这个问题,但首先得理解这个警告的含义和可能的原因。 首先,这个警告来自于哪里呢?看起来是使用Hugging Face的Transformers库加载DeBERTa V3模型时出现的。通常,Hugging Face的模型会有一个config.json文件,里面包含模型的配置信息,包括词汇表的相关设置。如果这个文件缺失,库就会发出警告,并使用默认配置,可能影响模型的正确加载。 接下来,我需要确认这个问题的具体原因。可能的情况有几个: 1. 模型目录结构不正确:检查models/debertaV3-base目录下是否有config.json文件。如果没有,那可能是因为下载不完整或者路径设置错误。 2. 模型版本问题:可能下载的模型文件不包含配置文件,或者用户手动删除了配置文件。 3. 代码中的路径错误:可能在代码中指定的模型路径不正确,导致找不到正确的目录。 针对这些可能性,我应该逐步排查。首先,检查models/debertaV3-base目录是否存在,并且其中是否包含config.json。如果不存在,可能需要重新下载模型或补充缺失的文件。如果路径错误,需要修正代码中的模型路径。 另外,还需要考虑Hugging Face模型缓存的情况。有时候模型可能被缓存到默认路径,而代码中指定的路径不正确,导致加载时找不到配置文件。这时候需要确认是否使用了正确的路径,或者是否需要从缓存中复制文件到指定目录。 如果用户是手动下载的模型文件,可能遗漏了配置文件。正确的做法应该是使用from_pretrained方法自动下载,或者确保所有必需文件都存在于目录中。例如,必需的文件通常包括config.json、pytorch_model.bin、tokenizer.json等。 最后,如果确实无法找到配置文件,可以考虑手动创建一个config.json,但这需要了解模型的具体配置参数,可能会比较复杂。更稳妥的方法是重新下载完整的模型文件。 总结起来,解决这个警告的步骤应该是检查目录结构,确认配置文件存在,确保路径正确,必要时重新下载模型。同时,确保代码中加载模型的方式正确,使用官方推荐的方法。</think>在加载DeBERTa-V3模型时出现`UserWarning: Could not find a config file...`警告,通常由以下原因和解决方案构成: --- ### **1. 警告原因分析** - **核心问题**:模型目录`models/debertaV3-base`中缺少配置文件`config.json`。 - **触发机制**:Hugging Face Transformers库加载模型时,依赖`config.json`获取模型架构、分词器类型和词汇表信息。若缺失该文件,库会使用默认配置,可能引发不匹配问题。 --- ### **2. 逐步解决方案** #### **步骤1:验证模型目录结构** 确认目录包含以下**必要文件**: ```bash models/debertaV3-base/ ├── config.json # 模型配置(必需) ├── pytorch_model.bin # 模型权重(必需) ├── tokenizer.json # 分词器配置(推荐) └── vocab.txt # 词汇表(若使用WordPiece分词) ``` 若文件缺失,进入下一步。 --- #### **步骤2:检查模型加载方式** - **错误方式**:直接指定本地文件夹但文件不完整 ```python AutoModel.from_pretrained("models/debertaV3-base") # 风险:手动下载可能遗漏文件 ``` - **正确方式**:通过Hugging Face模型ID自动下载 ```python model = AutoModel.from_pretrained("microsoft/deberta-v3-base") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/deberta-v3-base") ``` 首次运行时会自动下载完整文件到缓存目录(默认`~/.cache/huggingface/hub`)。 --- #### **步骤3:手动修复(如需本地存储)** 若必须使用本地路径: 1. **官方下载**:从[Hugging Face Model Hub](https://huggingface.co/microsoft/deberta-v3-base/tree/main)手动下载**所有文件**,包括: - `config.json` - `pytorch_model.bin` - `tokenizer.json` - `vocab.txt` - `special_tokens_map.json` 2. **代码指定路径**: ```python model_path = "models/debertaV3-base" model = AutoModel.from_pretrained(model_path) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) ``` --- #### **步骤4:验证配置兼容性** 若已确认文件齐全但仍报错,检查配置兼容性: ```python from transformers import DebertaV2Config, AutoModel # 显式指定配置 config = DebertaV2Config.from_pretrained("microsoft/deberta-v3-base") model = AutoModel.from_pretrained("models/debertaV3-base", config=config) ``` --- ### **3. 关键注意事项** - **不要依赖默认配置**:DeBERTa-V3使用`DebertaV2Config`,其与一代DeBERTa的`DebertaConfig`存在差异。 - **分词器类型**:DeBERTa-V3使用[SentencePiece](https://github.com/google/sentencepiece)分词器,需确保`tokenizer.json`存在。 --- 通过上述步骤可解决配置文件缺失问题。若仍有异常,建议彻底删除模型目录后重新下载完整文件。
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