基于qwen模型使用coba训练后,权重合并错误
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 30/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- machine-learning
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu từ src/pefts/merge_base_and_lora_to_hf.py tại dòng 82 và lần theo lời gọi PeftModel.from_pretrained gây ra lỗi. So sánh mô hình cơ sở và các module đích của adapter, bao gồm c_proj, w1, c_attn và w2; hoàn thành khi có thể hợp nhất các trọng số Qwen mà không gặp target-modules ValueError.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Traceback (most recent call last):
File "/data/demo/MFTCoder/mftcoder_accelerate/src/pefts/merge_base_and_lora_to_hf.py", line 82, in
model_to_merge = PeftModel.from_pretrained(base_model, lora_adapter)
File "/root/miniconda3/envs/mft/lib/python3.9/site-packages/peft/peft_model.py", line 355, in from_pretrained
model = MODEL_TYPE_TO_PEFT_MODEL_MAPPING[config.task_type](model, config, adapter_name)
File "/root/miniconda3/envs/mft/lib/python3.9/site-packages/peft/peft_model.py", line 1094, in init
super().init(model, peft_config, adapter_name)
File "/root/miniconda3/envs/mft/lib/python3.9/site-packages/peft/peft_model.py", line 129, in init
self.base_model = cls(model, {adapter_name: peft_config}, adapter_name)
File "/root/miniconda3/envs/mft/lib/python3.9/site-packages/peft/tuners/lora/model.py", line 136, in init
super().init(model, config, adapter_name)
File "/root/miniconda3/envs/mft/lib/python3.9/site-packages/peft/tuners/tuners_utils.py", line 148, in init
self.inject_adapter(self.model, adapter_name)
File "/root/miniconda3/envs/mft/lib/python3.9/site-packages/peft/tuners/tuners_utils.py", line 328, in inject_adapter
raise ValueError(
ValueError: Target modules {'c_proj', 'w1', 'c_attn', 'w2'} not found in the base model. Please check the target modules and try again.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 711
- Fork
- 69
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của codefuse-ai/MFTCoder
-
RSEI计算Đang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 20/100
codefuse-ai/MFTCoder#92 ·
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
codefuse-ai/MFTCoder#91 ·
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 20/100
codefuse-ai/MFTCoder#90 ·
-
data_paths为啥这么设置Đang mở
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 30/100
codefuse-ai/MFTCoder#89 ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
codefuse-ai/MFTCoder#88 ·
Tất cả issue của codefuse-ai/MFTCoder
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
aws-samples/sample-per-model-bedrock#464 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
lesson-submission pending-review
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 67/100
Ikalus1988/MisakaNet#3789 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Python Volcengine provider returns failures instead of raising themCó thể đã có người làm @Ricardo-M-L đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 79/100
agent-infra/sandbox#248 ·
-
[Bug] cloud JSON directory loading assumes a Key field in fsspec listingsCó thể đã có người làm @Ricardo-M-L đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
hiyouga/LlamaFactory#10910 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Bundled uv is never updated and trusts the compromised eMudhra certificatesCó thể đã có người làm @FabienDanieau đã nhận hôm nay. Đang mởbug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100