Hacktoberfest 2026:メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

[Desktop] weights failed to load: Qwen3.6-35B-A3B NVFP4

オープン
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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
43/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
活発
技術スタック
python, pytorch

調査の方向性

Start by locating the NVFP4 weight-loading code and how it handles global scales; the report identifies an fp16 scale in model.layers.0.mlp.shared_expert.down_proj.weight_global. The issue does not name source files or tests, and the server log is truncated, so first determine whether the architecture and quantization are supported and reproduce the load failure. Done means the checkpoint loads successfully or the unsupported format is reported with a complete, actionable error.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

bug
Before you start
  • I have checked the supported models and this checkpoint is not listed there. A listed checkpoint that fails is a bug; use a Bug report instead.
  • I have read the Roadmap and this model is not already planned there.
  • I have read the FAQ.
  • I have searched existing issues and found no duplicate.
  • This is not a GGUF checkpoint. GGUF support is on the Roadmap; please do not open an issue for it.
Hugging Face link

i am doing a home project

Is the model architecture already supported

Not sure

Is the quantization already supported

Not sure

What happens when you load it
>>>>>>>> PASTE THE FULL SERVER LOG HERE <<<<<<<<
(copied with the "Copy server log" button in the failure dialog, or Logs -> Server status -> Copy)

WeightLoadError: ValueError: 'C:\\Users\\ersau\\.freetoken\\models\\Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4' stores NVFP4 global scales as fp16 (e.g. 'model.layers.0.mlp.shared_expert.down_proj.weight_global') but Free
Anything else

Desktop 0.2.0-beta.23; engine 0.2.0+g425dc7bf1; NVIDIA GeForce RTX 4070, 12.0 GiB, driver 617.42; Intel Core i5-14600K, 31.8 GiB

主要言語
Python
スター
14.2k
フォーク
1.4k
平均マージ
21時間 53分
マージ済み PR(30日)
100

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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