_logger.py: KeyError:5 [bugfix] [patch]
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
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Évaluation
- Difficulté
- 1/5
- Temps estimé
- Moins d'une heure
- Accessibilité débutants
- 80/100
Piste de recherche
Le problème se trouve dans llama_cpp/_logger.py. Recherchez le dictionnaire GGML_LOG_LEVEL_TO_LOGGING_LEVEL et ajoutez la clé manquante 5 avec la valeur logging.FATAL. Après la modification, testez en exécutant le code qui déclenche le callback de logging afin de vous assurer que le KeyError est résolu.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Prerequisites
Please answer the following questions for yourself before submitting an issue.
- I am running the latest code. Development is very rapid so there are no tagged versions as of now.
- I carefully followed the README.md.
- I searched using keywords relevant to my issue to make sure that I am creating a new issue that is not already open (or closed).
- I reviewed the Discussions, and have a new bug or useful enhancement to share.
Current Behavior
KeyError: 5
Exception ignored on calling ctypes callback function: <function llama_log_callback at 0x7f1ab2545c60>
Traceback (most recent call last):
File "/home/k/Downloads/src/llama-cpp-python/llama_cpp/_logger.py", line 32, in llama_log_callback
if logger.level <= GGML_LOG_LEVEL_TO_LOGGING_LEVEL[level]:
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^
(repeats)
Environment and Context
Easy fix: in llama-cpp-python/llama_cpp/_logger.py
Add the key (5)
GGML_LOG_LEVEL_TO_LOGGING_LEVEL = {
0: logging.CRITICAL,
1: logging.INFO,
2: logging.WARNING,
3: logging.ERROR,
4: logging.DEBUG,
++++++ 5: logging.FATAL
}
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 10.6k
- Forks
- 1.5k
- Merge moyen
- 3 h 57 min
- PR mergées (30 j)
- 4
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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