llava 导入process报错

运行


 python -c 'from transformers import AutoProcessor, LlavaForConditionalGeneration;processor = AutoProcessor.from_pretrained("/ssd2/wzt/data/llava-1.5-13b-hf")'
 

报错:
Exception: data did not match any variant of untagged enum ModelWrapper at line 277156 column 3

解决方案:
pip install --upgrade “transformers>=4.45”

### 解决方案 该问题的核心在于数据未能匹配到未标记枚举 `PyPreTokenizerTypeWrapper` 的任何变体。这通常是由模型文件与依赖库之间的版本不一致引起的[^3]。 #### 1. 版本冲突分析 错误提示表明当前使用的预分词器(pre-tokenizer)配置可能无法被解析为有效的 `PyPreTokenizerTypeWrapper` 枚举类型。此问题常见于特定大语言模型(LLM),尤其是当它们与其他工具链或库存在版本差异时。例如,在使用 XVERSE-13B-256K 模型时,可能会遇到类似的兼容性问题。 #### 2. 调整依赖库版本 为了修复这一问题,可以尝试调整相关依赖库的版本以确保其与所选模型完全兼容: - **降低 `transformers` 和 `tokenizers` 库的版本** 根据已有经验,某些较新的 LLM 可能仅支持特定范围内的库版本。建议执行以下命令来安装已知稳定的组合: ```bash pip install transformers==4.38.2 pip install tokenizers==0.15.2 ``` 上述操作有助于减少因新功能引入而导致的潜在破坏性更改。 #### 3. 验证模型加载过程中的参数设置 如果降级后仍然存在问题,则需进一步检查模型加载过程中传递给 tokenizer 或 pre_tokenizer 的具体参数是否正确无误。有时,默认初始化方式并不适用于所有类型的自定义模型结构。 #### 4. 替代解决方案——更换适配更好的模型 作为最后手段之一,考虑切换至更广泛测试过的替代模型实例也是一个可行的选择。正如先前提到的情况那样,部分特殊架构下的实现可能存在局限性或者尚未完善的支持状态。 以下是基于 Python 编写的简单验证脚本用于确认环境修正后的效果: ```python from transformers import AutoTokenizer, pipeline model_name = "xverse/XVERSE-13B-256K" try: tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) generator = pipeline('text-generation', model=model_name, tokenizer=tokenizer) except Exception as e: print(f"Error occurred while loading the model or tokenizer: {e}") ``` 通过运行以上代码片段可以帮助快速定位实际发生的异常位置并采取相应措施加以应对。 --- ###
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