某hub图片看不了?很着急啊!

一个很难受的问题

朋友,你们逛全球最大的同性交友网站Github的时候,是否遇到过这个问题?

图片都无法显示了。这是什么情况?我已经遇到过好几次了,之前没时间管它,不过一直这样也不是办法啊,太难受了😒!今天我来探探究竟。

一探究竟

猜测:难道是缓存问题?

于是我使用组合键 ctrl + f5强制刷新了一下网页,发现不起作用。我又打开f12,强制清除缓存:

还是不行,图片依旧无法显示。

但是我打开f12后注意到一个问题,console里面一片红色:

看这样子应该是因为网络问题,加载图片资源失败了。

考虑到github是国外的网站,难道是被墙了?

应该不是,除了图片之外的代码和文档都可以访问,我猜测应该是图片服务器访问失败了。

于是我定位到图片的地址,看看这些图片是从哪个服务器请求的。

使用这个小箭头点击网页上图片的位置,可以看到源码:

然后我看到一个头像的图片地址是:https://avatars.githubusercontent.com/u/3961183?s=64&v=4

新打开一个窗口访问下这个地址:

哦豁,果然不出所料,无法访问。

域名映射IP

那么问题出在哪里呢?我打开百度一顿搜索,找到了答案:

这位网友说出现这个问题,一般有三种情况:

  1. dns污染
  2. host设置错误
  3. 官方更新了dns,但是dns缓存没有被更新,导致错误解析。

OK,知道问题的原因,我们就顺着他的思路来尝试解决下问题。

这里DNS解析出现问题,那么我们修改hosts文件,将域名和IP映射起来。

不知道hosts文件是什么东东的同学,可以看下这篇文章了解一下:Hosts文件详解

1. 搜索域名对应的IP:

通过 ipaddress.com 这个网站,先找到域名avatars.githubusercontent.com对应的ip地址。

在搜索框里输入需要查询的域名,点击搜索按钮:

搜索结果:

githubusercontent.com 对应的IP地址为: 199.232.96.133

2.修改hosts文件

hosts文件位置:C:\Windows\System32\drivers\etc

使用notepad++编辑器打开hosts文件,添加一条映射规则:

199.232.96.133  avatars.githubusercontent.com

ps: 添加完此映射关系之后,可以使用这个命令刷新下本地的DNS缓存:ipconfig/flush,打开CMD,输入 ipconfig/flush 即可。

然后我们再来访问刚才访问失败的图片:


可以看到,图片可正常访问。

那么我们再回到github,访问试试:

图片也都正常显示了,至此,我们的问题已经得到解决😉

我在网上找到了一份比较全的dns配置,这里也贴一下吧:


140.82.113.3      github.com
140.82.114.20     gist.github.com

151.101.184.133    assets-cdn.github.com
151.101.184.133    raw.githubusercontent.com
199.232.28.133     raw.githubusercontent.com 
151.101.184.133    gist.githubusercontent.com
151.101.184.133    cloud.githubusercontent.com
151.101.184.133    camo.githubusercontent.com
199.232.96.133     avatars.githubusercontent.com

同学们可以直接把这个copy到你本地的hosts文件里,执行命令:ipconfig/flush 后即可正常访问。

举一反三

如果再次遇到类似的问题,我们可以尝试通过配置DNS来解决。方法很简单,先在 ipaddress.com 找到域名对应的ip地址,然后把 ip和域名的映射规则配置到hosts文件即可。

比如: 199.232.96.133        avatars.githubusercontent.com

最后别忘记使用命令ipconfig/flush 刷新下DNS缓存哦(好像不执行此命令也可以,反正我本地是可以的,哈哈)

为了方便大家理解,我粗略画了一张图描述图片资源下请求的过程:

用户在访问 avatars.githubusercontent.com 这个域名的时候,会先通过本地DNS解析出实际的IP地址,如果有,则直接根据IP访问实际的文件服务器获取资源;如果本地解析不出来,会通过网络的DNS解析获取IP地址进行访问。最后文件服务器会将文件资源返回给浏览器请求,展示给用户。

我是程序员青戈,我的公众号是 Java学习指南,专注于Java技术分享,感兴趣的同学可以关注下哈。不关注也可以的。

<think>好的,我现在需要回答用户关于部署Qwen3 8-bit量化模型时是否需要Hugging Face Hub以及相关模块版本匹配的问题。首先,我得回顾一下用户之前的对话,确保我理解上下文。用户之前询问了在1080Ti上部署Qwen3-8B量化模型所需的模块版本,我给出了详细的配置方案,包括PyTorch、transformers、auto-gptq等版本。现在用户进一步询问Hugging Face Hub是否是必要依赖,以及相关模块的版本要求。 首先,我需要明确Hugging Face Hub的作用。Hugging Face Hub是一个模型仓库,允许用户托管和分享模型。当使用Hugging Face的库(如transformers)加载模型时,通常会从Hub下载模型文件。但用户是否必须使用Hub呢?或者说是否可以通过本地加载模型来避免依赖Hub? 根据之前的回答,用户可能已经下载了模型文件到本地,比如通过snapshot_download或者手动下载。因此,Hugging Face Hub在部署时是否必需取决于用户如何获取模型。如果模型已经本地存在,那么Hub可能不是必需的,但某些库可能仍然需要Hub的API来验证或加载配置。 接下来,用户还关心相关模块的版本匹配问题。之前的回答中已经列出了transformers、auto-gptq、bitsandbytes等的版本,但可能需要根据Hugging Face Hub的使用情况调整。例如,如果用户不使用Hub,是否需要特定版本的库? 然后,我需要查阅引用中的内容。用户提供了三个引用,其中引用[1]提到LMDeploy的量化方法,引用[2]涉及QLoRA微调,引用[3]是系统提示的示例。这些引用可能对当前问题影响不大,但需要确认是否有相关信息。例如,引用[2]中提到的quantization_bit参数可能与量化方法有关,但用户现在的问题是关于部署时的依赖,而非微调。 接下来,我需要确认Hugging Face Hub在部署时的必要性。如果用户从本地加载模型,可能不需要Hub,但transformers库通常需要访问Hub来加载模型的配置文件,除非所有相关文件(如config.json、model.safetensors等)都存在于本地路径中。因此,即使离线使用,transformers可能仍然需要Hub的代码结构,但不需要网络连接,只要文件正确。 另外,用户提到的是8-bit量化模型。之前的回答中推荐的是4bit量化,但用户现在的问题是关于8bit的。这里可能需要区分不同的量化方法,比如使用bitsandbytes的8bit量化与GPTQ的区别。例如,transformers库中的load_in_8bit参数需要bitsandbytes的支持,而如果是GPTQ量化,则需要auto-gptq库。因此,模块版本可能有所不同。 因此,我需要调整之前的回答,针对8bit量化的情况。例如,如果用户使用load_in_8bit,则需要确保bitsandbytes的版本兼容,而auto-gptq可能不需要。或者,如果用户使用GPTQ的8bit量化,则需要auto-gptq,但Hugging Face Hub可能仍然是模型加载的途径之一。 此外,用户可能混淆了不同的量化方法,需要明确说明。例如,Qwen3-8B的8bit量化模型可能指的是不同的实现方式,需要确认Hugging Face Hub是否是获取该模型的必要途径,或者是否有本地部署的方法。 总结来说,回答需要包括以下几点: 1. Hugging Face Hub在部署时的必要性:非必须,但方便模型下载;本地部署可行。 2. 相关模块的版本要求,区分8bit量化方法(如bitsandbytes vs GPTQ)。 3. 版本兼容性,如transformers、PyTorch、CUDA等。 4. 可能的常见问题及解决方法,如离线模式、版本冲突。 需要确保所有信息准确,并参考用户之前的配置,调整版本号以适配8bit的情况。同时,检查是否有遗漏的依赖项,如safetensors等。</think>以下是关于Qwen3-8B 8-bit量化模型部署与Hugging Face Hub依赖关系的技术说明: ### 一、Hugging Face Hub的必要性分析 1. **基础依赖关系** Hugging Face Hub不是运行时强制依赖,但属于**推荐工具链**。当使用以下两种场景时需要: - 在线加载模型:`from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-8B")` 直接下载模型时[^1] - 验证模型配置:解析`config.json`中的量化参数时 2. **离线部署方案** 通过`snapshot_download`预下载后可使用完全本地化部署: ```python from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download(repo_id="Qwen/Qwen1.5-8B-Chat-8bit", local_dir="./qwen8b") ``` ### 二、版本匹配矩阵 | 模块名称 | 8-bit量化专用版本 | 功能依赖类型 | |----------------|------------------|-------------| | transformers | ≥4.35.2 | 核心必要 | | bitsandbytes | 0.41.1 | LLM.int8()量化必要 | | auto-gptq | 0.5.1 | GPTQ量化可选 | | accelerate | ≥0.24.1 | 分布式加载必要 | | torch | 2.0.1+cu118 | 基础框架必要 | ### 三、典型依赖场景对比 ```mermaid graph TD A[量化类型] --> B{8-bit实现方式} B -->|LLM.int8()| C[bitsandbytes] B -->|GPTQ| D[auto-gptq] C --> E((需要HF Hub配置解析)) D --> E E --> F[transformers] ``` ### 四、关键配置代码示例 **8-bit加载指令(需11GB显存)**: ```python from transformers import BitsAndBytesConfig quant_config = BitsAndBytesConfig( load_in_8bit=True, llm_int8_threshold=6.0 ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "Qwen/Qwen1.5-8B", quantization_config=quant_config, device_map="auto" ) ``` ### 五、版本冲突解决方案 1. **CUDA工具链验证** 执行诊断脚本: ```bash python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_capability())" ``` 1080Ti应返回`(6,1)`表示Pascal架构兼容性 2. **依赖树修正方法** 出现版本冲突时优先使用约束安装: ```bash pip install "transformers==4.35.2" "bitsandbytes==0.41.1" \ --upgrade-strategy only-if-needed ``` ### 六、性能优化参数 ```python # 启用PagedAttention优化(需vLLM 0.3.0+) from vllm import LLM llm = LLM(model="Qwen/Qwen1.5-8B", quantization="bitsandbytes8", tensor_parallel_size=1) ```
评论 67
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

程序员青戈

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