INFO|2025-03-04 21:58:56] llamafactory.model.model_utils.misc:157 >> Found linear modules: up_proj,o_proj,down_proj,v_proj,q_proj,k_proj,gate_proj [INFO|2025-03-04 21:58:56] llamafactory.model.loader:157 >> trainable params: 36,929,536 || all params: 1,814,017,536 || trainable%: 2.0358 [INFO|trainer.py:746] 2025-03-04 21:58:57,032 >> Using auto half precision backend [WARNING|trainer.py:781] 2025-03-04 21:58:57,033 >> No label_names provided for model class `PeftModelForCausalLM`. Since `PeftModel` hides base models input arguments, if label_names is not given, label_names can't be set automatically within `Trainer`. Note that empty label_names list will be used instead. [INFO|trainer.py:2789] 2025-03-04 21:58:57,034 >> Loading model from saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora/train_2025-03-04-21-49-43/checkpoint-30. Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/bin/llamafactory-cli", line 8, in <module> sys.exit(main()) ^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/cli.py", line 112, in main run_exp() File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 93, in run_exp _training_function(config={"args": args, "callbacks": callbacks}) File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 67, in _training_function run_sft(model_args, data_args, training_args, finetuning_args, generating_args, callbacks) File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/sft/workflow.py", line 102, in run_sft train_result = trainer.train(resume_from_checkpoint=training_args.resume_from_checkpoint) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/trainer.py", line 2213, in train self._load_from_checkpoint(resume_from_checkpoint) File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/trainer.py", line 2877, in _load_from_checkpoint model.load_adapter(resume_from_checkpoint, active_adapter, is_trainable=True) File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/peft/peft_model.py", line 1117, in load_adapter load_result = set_peft_model_state_dict( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/peft/utils/save_and_load.py", line 395, in set_peft_model_state_dict load_result = model.load_state_dict(peft_model_state_dict, strict=False) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 2581, in load_state_dict raise RuntimeError( RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for PeftModelForCausalLM: size mismatch for base_model.model.model.layers.0.self_attn.q_proj.lora_A.default.weight: copying a param with shape torch.Size([8, 1536]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([32, 1536]).
时间: 2025-04-09 15:54:37 浏览: 325
<think>嗯，用户给了一个关于LLaMA-Factory训练时的错误日志，需要我来分析问题所在。首先，我得仔细看看错误信息。最后一行显示的是RuntimeError，在加载状态字典时出现了尺寸不匹配的问题，具体是在base_model.model.layers.0.self_attn.q_proj.lora_A.default.weight这个参数上，检查点中的形状是torch.Size([8, 1536])，而当前模型的形状是torch.Size([32, 1536])。这说明两个可能的情况：要么是LoRA的配置参数不一致，比如rank不同，或者是模型结构本身被修改过。
接下来，我需要回顾用户提供的日志中的其他信息。在INFO日志里，提到了Found linear modules，列出了多个投影层，比如up_proj、o_proj等，这说明模型在训练时可能应用了LoRA适配器。然后，可训练参数占所有参数的约2%，这符合LoRA低秩适配的特点，因为大部分参数被冻结，只训练适配器部分。
再看WARNING部分，提示没有为PeftModelForCausalLM提供label_names，这可能影响训练过程中的标签处理，但可能不是导致崩溃的主要原因。关键问题还是在加载检查点时出现的尺寸不匹配。
尺寸不匹配通常发生在模型结构或配置参数不一致的情况下。比如，用户可能在恢复训练时使用了不同的LoRA配置，尤其是rank参数。LoRA的rank决定了适配器矩阵的大小，如果之前训练时用的是rank=8，而当前尝试加载时rank=32，那么矩阵的维度就会不一致，导致无法加载参数。
因此，可能的解决方案包括检查训练时使用的LoRA配置，确保恢复训练时的rank参数与检查点一致。另外，用户可能需要确认是否在恢复训练时正确指定了--lora_rank参数，或者检查配置文件中的相关设置是否正确。如果配置无误，可能需要检查检查点是否损坏，或者是否存在版本兼容性问题，比如Peft库或LLaMA-Factory的版本更新导致接口变化。
总结起来，用户需要检查他们的训练命令或配置文件中的LoRA参数，特别是rank值，确保前后一致。如果问题依旧，可能需要重新训练或联系框架维护者确认兼容性。</think>这个错误日志显示在使用LLaMA-Factory进行模型训练时遇到了参数维度不匹配的问题。以下是关键分析：
**错误核心**：
```
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for PeftModelForCausalLM:
size mismatch for base_model.model.model.layers.0.self_attn.q_proj.lora_A.default.weight:
checkpoint形状[8,1536] vs 当前模型形状[32,1536]
```
**根本原因**：
LoRA适配器参数维度不匹配，具体表现为：
1. 检查点文件中`q_proj.lora_A`层的维度是$8 \times 1536$
2. 当前模型的对应层维度是$32 \times 1536$
**可能原因**：
1. **LoRA配置不一致**：训练时使用的LoRA秩(rank)参数不同
- 原始训练命令可能使用`--lora_rank 8`
- 当前加载时可能使用`--lora_rank 32`
2. **模型架构修改**：在恢复训练时修改了模型结构
3. **检查点损坏**：模型检查点文件不完整或被修改
**解决方案**：
1. **检查LoRA参数一致性**：
```bash
# 确保加载检查点时使用与原始训练相同的参数
llamafactory-cli train ... --lora_rank 8
```
2. **验证配置文件**：
```python
# 确认peft_config.json中配置的秩(rank)
"r": 8 # 必须与检查点保存时的配置一致
```
3. **清理缓存**：
```bash
rm -rf saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora/train_2025-03-04-21-49-43/checkpoint-30
```
4. **完整训练流程**：
```bash
# 从头开始训练的典型命令示例
llamafactory-cli train \
--model_name_or_path DeepSeek-R1-1.5B \
--stage sft \
--lora_rank 8 \ # 必须与恢复训练时一致
--output_dir saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora
```
**补充说明**：
- 当前可训练参数占比$2.0358\%$（36.9M/1.81B），符合LoRA的轻量微调特性
- 警告`No label_names provided`不会导致崩溃，但建议在训练命令中添加`--label_names labels`
- 使用`checkpoint-30`时需确认该检查点对应的训练配置
建议通过`git diff`检查训练配置的变更历史，确认是否无意中修改了LoRA相关参数。如果问题持续，可尝试使用完整的模型检查点而非适配器检查点进行加载。
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获取本机IP地址的程序源码分析
从给定文件信息中我们可以提取出的关键知识点是“取本机IP”的实现方法以及与之相关的编程技术和源代码。在当今的信息技术领域中，获取本机IP地址是一项基本技能，广泛应用于网络通信类的软件开发中，下面将详细介绍这一知识点。
首先，获取本机IP地址通常需要依赖于编程语言和操作系统的API。不同的操作系统提供了不同的方法来获取IP地址。在Windows操作系统中，可以通过调用Windows API中的GetAdaptersInfo()或GetAdaptersAddresses()函数来获取网络适配器信息，进而得到IP地址。在类Unix操作系统中，可以通过读取/proc/net或是使用系统命令ifconfig、ip等来获取网络接口信息。
在程序设计过程中，获取本机IP地址的源程序通常会用到网络编程的知识，比如套接字编程（Socket Programming）。网络编程允许程序之间进行通信，套接字则是在网络通信过程中用于发送和接收数据的接口。在许多高级语言中，如Python、Java、C#等，都提供了内置的网络库和类来简化网络编程的工作。
在网络通信类中，IP地址是区分不同网络节点的重要标识，它是由IP协议规定的，用于在网络中唯一标识一个网络接口。IP地址可以是IPv4，也可以是较新的IPv6。IPv4地址由32位二进制数表示，通常分为四部分，每部分由8位构成，并以点分隔，如192.168.1.1。IPv6地址则由128位二进制数表示，其表示方法与IPv4有所不同，以冒号分隔的8组16进制数表示，如2001:0db8:85a3:0000:0000:8a2e:0370:7334。
当编写源代码以获取本机IP地址时，通常涉及到以下几个步骤：
1. 选择合适的编程语言和相关库。
2. 根据目标操作系统的API或系统命令获取网络接口信息。
3. 分析网络接口信息，提取出IP地址。
4. 将提取的IP地址转换成适合程序内部使用的格式。
5. 在程序中提供相应功能，如显示IP地址或用于网络通信。
例如，在Python中，可以使用内置的socket库来获取本机IP地址。一个简单的示例代码如下：
```python
import socket
# 获取主机名
hostname = socket.gethostname()
# 获取本机IP
local_ip = socket.gethostbyname(hostname)
print("本机IP地址是:", local_ip)
```
在实际应用中，获取本机IP地址通常是为了实现网络通信功能，例如建立客户端与服务器的连接，或者是在开发涉及到IP地址的其他功能时使用。
关于文件名称“getIP”，这是一个自解释的文件名，明显表示该文件或程序的作用是获取本机的IP地址。从标签“控件 源码 网络通信类 资源”中我们可以看出，这个文件很可能是一个可以嵌入其他软件中的代码片段，用以实现网络通信功能的一部分，具有较高的灵活性和重用性。
综上所述，获取本机IP地址是一个涉及到操作系统API、网络编程以及特定编程语言知识的技能。它不仅需要对编程语言提供的库函数有深入的理解，还要对操作系统的网络配置和IP协议有足够的认识。通过阅读和分析相关的源代码，如“getIP”，可以加深对网络编程实现细节的理解，并能够在实际开发中快速地应用这一技术。
【权威指南】：Win11笔记本上RTX4080驱动的安装与调试秘籍
# 1. Win11笔记本与RTX4080显卡介绍
随着技术的不断发展，笔记本电脑已不再是仅仅满足办公需求的移动设备，而是逐渐成为可以胜任复杂图形处理和游戏任务的强大工具。微软推出的Windows 11操作系统，以其全新的用户界面和改进的系统性能，为用户提供了更为流畅的操作体验。而在硬件方面，NVIDIA的RTX 4080显卡以其卓越的图形处理能力和AI支持，为笔记本电脑带来了前所未有的性能提升。本章节将带您初步了解Windows 11笔记本与NVIDIA RTX 4080显卡的基础信息，为进一步深入探讨它们的优化和调试技巧奠定基础。
## 1.1 Win11笔记本的优势
Windows
windows环境举例
<think>好的，用户现在想在Windows环境下创建C函数库，需要具体的方法和示例代码。我需要结合之前的回答和用户提供的引用内容来给出合适的指导。
首先回顾之前的回答，用户已经了解了在Linux下创建静态库和动态库的方法，现在需要切换到Windows环境。根据引用[2]，Windows下的C标准库和动态链接库的处理与Linux不同，比如使用dlfcn.h在Linux，而Windows可能需要其他方式。另外，引用[1]提到了在Windows下配置gcc环境（MinGW-w64），这可能是一个关键点，因为用户可能需要使用MinGW来编译库。
用户提供的引用[3]提到了使用MSVC编译器，这
QQ自动发送/回复系统源代码开放
根据提供的文件信息，我们可以了解到以下几点关键的知识点：
### 标题：“qqhelp”
1. **项目类型**: 标题“qqhelp”暗示这是一个与QQ相关的帮助工具或项目。QQ是中国流行的即时通讯软件，因此这个标题表明项目可能提供了对QQ客户端功能的辅助或扩展。
2. **用途**: “help”表明此项目的主要目的是提供帮助或解决问题。由于它提到了QQ，并且涉及“autosend/reply”功能，我们可以推测该项目可能用于自动化发送消息回复，或提供某种形式的自动回复机制。
### 描述：“I put it to my web, but nobody sendmessage to got the source, now I public it. it supply qq,ticq autosend/reply ,full sourcecode use it as you like”
1. **发布情况**: 描述提到该项目原先被放置在某人的网站上，并且没有收到请求源代码的消息。这可能意味着项目不够知名或者需求不高。现在作者决定公开发布，这可能是因为希望项目能够被更多人了解和使用，或是出于开源共享的精神。
2. **功能特性**: 提到的“autosend/reply”表明该项目能够实现自动发送和回复消息。这种功能对于需要进行批量或定时消息沟通的应用场景非常有用，例如客户服务、自动化的营销通知等。
3. **代码可用性**: 作者指出提供了“full sourcecode”，意味着源代码完全开放，用户可以自由使用，无论是查看、学习还是修改，用户都有很大的灵活性。这对于希望学习编程或者有特定需求的开发者来说是一个很大的优势。
### 标签：“综合系统类”
1. **项目分类**: 标签“综合系统类”表明这个项目可能是一个多功能的集成系统，它可能不仅限于QQ相关的功能，还可能包含了其他类型的综合服务或特性。
2. **技术范畴**: 这个标签可能表明该项目的技术实现比较全面，可能涉及到了多个技术栈或者系统集成的知识点，例如消息处理、网络编程、自动化处理等。
### 压缩包子文件的文件名称列表：
1. **Unit1.dfm**: 这是一个Delphi或Object Pascal语言的窗体定义文件，用于定义应用程序中的用户界面布局。DFM文件通常用于存储组件的属性和位置信息，使得开发者可以快速地进行用户界面的设计和调整。
2. **qqhelp.dpr**: DPR是Delphi项目文件的扩展名，包含了Delphi项目的核心设置，如程序入口、使用的单元（Units）等。这个文件是编译和构建Delphi项目的起点，它能够帮助开发者了解项目的组织结构和编译指令。
3. **Unit1.pas**: PAS是Delphi或Object Pascal语言的源代码文件。这个文件可能包含了与QQ帮助工具相关的核心逻辑代码，例如处理自动发送和回复消息的算法等。
4. **readme.txt**: 这是一个常见的文本文件，包含项目的基本说明和使用指导，帮助用户了解如何获取、安装、运行和定制该项目。README文件通常是用户与项目首次交互时首先阅读的文件，因此它对于一个开源项目的用户友好度有着重要影响。
通过以上分析，我们可以看出“qqhelp”项目是一个针对QQ通讯工具的自动化消息发送与回复的辅助工具。项目包含完整的源代码，用户可以根据自己的需要进行查看、修改和使用。它可能包含Delphi语言编写的窗体界面和后端逻辑代码，具有一定的综合系统特性。项目作者出于某种原因将其开源，希望能够得到更广泛的使用和反馈。
【7步打造Win11深度学习利器】：Tensorflow-GPU与RTX4080终极优化指南
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在人工智能时代，深度学习已渗透到生活的方方面面，而Windows 11作为最新一代的操作系统，为深度学习提供了一个高效的工作平台。本章节将探讨深度学习技术如何与Windows 11系统融合，以及这一
ue画笔画画蓝图版
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VB.NET图表曲线组件实现多种图表绘制
在深入讨论所给文件信息中的知识点之前，我们首先需要明确这些信息所代表的内容。标题指出我们所讨论的是一款在VB.NET环境中使用的“三维图表曲线组件”。从描述中我们可以了解到该组件的功能特性，即它能够绘制包括柱状图、线条曲线图和饼图在内的多种类型图表，并且支持图例的展示。此外，组件的色彩使用比较鲜艳，它不仅适用于标准的Windows Forms应用程序，还能够在ASP.NET环境中使用。而“压缩包子文件的文件名称列表”提供的信息则指向了可能包含该组件示例代码或说明文档的文件名，例如“PSC_ReadMe_4556_10.txt”可能是一个说明文档，而“GraphingV3Testing”和“Graphing.V3”则可能是一些测试文件或组件的实际使用案例。
下面详细说明标题和描述中提到的知识点：
1. VB.NET环境中的图表组件开发：
在VB.NET中开发图表组件需要开发者掌握.NET框架的相关知识，包括但不限于Windows Forms应用程序的开发。VB.NET作为.NET框架的一种语言实现，它继承了.NET框架的面向对象特性和丰富的类库支持。图表组件作为.NET类库的一部分，开发者可以通过继承相关类、使用系统提供的绘图接口来设计和实现图形用户界面（GUI）中用于显示图表的部分。
2. 图表的类型和用途：
- 柱状图：主要用于比较各类别数据的数量大小，通过不同长度的柱子来直观显示数据间的差异。
- 线条曲线图：适用于展示数据随时间或顺序变化的趋势，比如股票价格走势、温度变化等。
- 饼图：常用于展示各部分占整体的比例关系，可以帮助用户直观地了解数据的组成结构。
3. 图例的使用和意义：
图例在图表中用来说明不同颜色或样式所代表的数据类别或系列。它们帮助用户更好地理解图表中的信息，是可视化界面中重要的辅助元素。
4. ASP.NET中的图表应用：
ASP.NET是微软推出的一种用于构建动态网页的框架，它基于.NET平台运行。在ASP.NET中使用图表组件意味着可以创建动态的图表，这些图表可以根据Web应用程序中实时的数据变化进行更新。比如，一个电子商务网站可能会利用图表组件来动态显示产品销售排行或用户访问统计信息。
5. 色彩运用：
在设计图表组件时，色彩的运用非常关键。色彩鲜艳不仅能够吸引用户注意，还能够帮助用户区分不同的数据系列。正确的色彩搭配还可以提高信息的可读性和美观性。
在技术实现层面，开发者可能需要了解如何在VB.NET中使用GDI+（Graphics Device Interface）进行图形绘制，掌握基本的绘图技术（如画线、填充、颜色混合等），并且熟悉.NET提供的控件（如Panel, Control等）来承载和显示这些图表。
由于提供的文件名列表中包含有"Testing"和".txt"等元素，我们可以推测该压缩包内可能还包含了与图表组件相关的示例程序和使用说明，这对于学习如何使用该组件将十分有用。例如，“GraphingV3Testing”可能是一个测试项目，用于在真实的应用场景中检验该图表组件的功能和性能；“PSC_ReadMe_4556_10.txt”可能是一个详细的用户手册或安装说明，帮助用户了解如何安装、配置和使用该组件。
总结而言，了解并掌握在VB.NET环境下开发和使用三维图表曲线组件的知识点，对从事.NET开发的程序员来说，不仅可以增强他们在数据可视化方面的技能，还可以提高他们构建复杂界面和动态交互式应用的能力。
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# 摘要
本文介绍了MultiExtractor_Pro工具的概述、基本使用技巧、实战演练、高级功能应用以及案例研究与展望。首先，详细说明了MultiExtractor_Pro的安装过程和用户界面布局，阐述了核心功能组件及其操作方法。接着，讲述了配置提取模板、设置提取任务以及实时数据提取与预览技巧。在实
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- 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。
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