[WARNING|logging.py:329] 2025-03-04 21:16:20,919 >> Unsloth: Dropout = 0 is supported for fast patching. You are using dropout = 0.01. Unsloth will patch all other layers, except LoRA matrices, causing a performance hit. Unsloth: Offloading input_embeddings to disk to save VRAM 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 52, in run_sft model = load_model(tokenizer, model_args, finetuning_args, training_args.do_train) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/loader.py", line 169, in load_model model = init_adapter(config, model, model_args, finetuning_args, is_trainable) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/adapter.py", line 299, in init_adapter model = _setup_lora_tuning( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/adapter.py", line 235, in _setup_lora_tuning model = get_unsloth_peft_model(model, model_args, peft_kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/model_utils/unsloth.py", line 79, in get_unsloth_peft_model return FastLanguageModel.get_peft_model(**peft_kwargs, **unsloth_peft_kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/llama.py", line 2377, in get_peft_model offload_input_embeddings(model, temporary_location) File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/_utils.py", line 767, in offload_input_embeddings offloaded_W = offload_to_disk(model.get_input_embeddings(), model, "input_embeddings", temporary_location) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/_utils.py", line 760, in offload_to_disk offloaded_W = torch.load(filename, map_location = "cpu", mmap = True) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/serialization.py", line 1470, in load raise pickle.UnpicklingError(_get_wo_message(str(e))) from None _pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. In PyTorch 2.6, we changed the default value of the `weights_only` argument in `torch.load` from `False` to `True`. Re-running `torch.load` with `weights_only` set to `False` will likely succeed, but it can result in arbitrary code execution. Do it only if you got the file from a trusted source. Please file an issue with the following so that we can make `weights_only=True` compatible with your use case: WeightsUnpickler error: Unsupported operand 149 Check the documentation of torch.load to learn more about types accepted by default with weights_only https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html.
时间: 2025-04-09 11:54:34 浏览: 104
<think>好的，我现在要帮用户分析他们遇到的这个错误。首先，看看错误信息。用户在使用Unsloth和LLaMA-Factory进行模型训练时遇到了问题。日志里有几个关键点需要注意：
首先，有一个警告信息提到Unsloth支持dropout=0，但用户使用的是0.01，所以除了LoRA矩阵外，其他层会被打补丁，可能影响性能。这部分可能不是导致错误的主要原因，但需要注意是否应该调整dropout参数。
然后，主要错误出现在加载输入嵌入层时，尝试将input_embeddings卸载到磁盘以节省VRAM，结果触发了_pickle.UnpicklingError。错误信息指出在PyTorch 2.6中，torch.load的weights_only参数默认从False改为True，而当前操作可能不支持这种模式，导致加载失败，并建议尝试将weights_only设为False，但要注意安全风险。
接下来，我需要考虑可能的解决方案。首先，用户使用的PyTorch版本可能比较新（2.6或更高），而Unsloth的代码可能还没有适配这个变化。错误发生在torch.load时，尝试加载磁盘上的嵌入权重文件，但由于weights_only=True无法解析某些操作符，所以失败。
可能的解决步骤包括：
1. 检查PyTorch版本，如果用户使用的是2.6及以上，可能需要降级到2.5或更低版本，因为weights_only的默认值变化可能导致兼容性问题。
2. 修改Unsloth的代码，在调用torch.load时显式设置weights_only=False，但需要确保文件来源可信。
3. 检查是否有Unsloth或LLaMA-Factory的更新版本，可能已经修复了这个问题。
4. 调整模型加载的配置，避免触发输入嵌入层的卸载，比如增加VRAM或调整模型参数减少内存占用。
然后，我需要验证这些步骤的可行性。比如，降级PyTorch可能有效，但需要用户确认环境管理的可行性。修改第三方库的代码虽然可行，但可能影响后续维护。检查更新版本是最安全的做法，但可能用户已经使用最新版。调整配置参数可能需要用户了解训练设置的细节。
另外，用户可能不太熟悉PyTorch版本更新带来的变化，需要解释清楚问题的根源。同时，提醒用户注意安全，如果选择设置weights_only=False，必须确保文件来源可靠，避免执行恶意代码。
总结下来，应该分步骤建议用户先尝试降级PyTorch，或者检查库的更新。如果不行，再考虑修改代码中的torch.load参数，并强调安全注意事项。此外，也可以建议用户调整模型加载选项，比如关闭offload_input_embeddings，或者增加可用内存，避免触发卸载操作。</think>这个错误信息表明在使用Unsloth和LLaMA-Factory进行模型训练时遇到了PyTorch的权重加载问题。以下是分步骤的解决方案分析：
---
### **错误原因分析**
1. **PyTorch版本兼容性问题**
- PyTorch 2.6及以上版本将`torch.load()`的`weights_only`参数默认值从`False`改为`True`
- 当尝试加载通过`offload_input_embeddings`卸载到磁盘的嵌入权重时，触发了不支持的操作符错误（Unsupported operand 149）
2. **Unsloth的内存优化机制**
- Unsloth试图将输入嵌入层（input_embeddings）卸载到磁盘以节省显存
- 此操作依赖的`torch.load`调用因PyTorch版本变更而失败
---
### **解决方案**
#### **方法1：降级PyTorch版本**
```bash
# 将PyTorch降级到2.5.0或更低版本
pip install torch==2.5.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.5.0
```
#### **方法2：修改Unsloth源码**
1. 定位文件：`/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/_utils.py`
2. 修改第760行：
```python
# 原代码
offloaded_W = torch.load(filename, map_location = "cpu", mmap = True)
# 修改为（显式设置weights_only=False）
offloaded_W = torch.load(filename, map_location="cpu", mmap=True, weights_only=False)
```
⚠️ **注意**：需确保加载的权重文件来源可信，避免执行恶意代码
#### **方法3：禁用输入嵌入卸载**
在训练命令中添加参数禁用Unsloth的显存优化：
```bash
--disable_unsloth_offloading # 禁止嵌入层卸载
--disable_unsloth_check # 跳过Unsloth的兼容性检查
```
#### **方法4：调整内存配置**
尝试通过以下方式减少显存占用：
1. 降低`batch_size`
2. 使用梯度累积（gradient_accumulation_steps）
3. 启用混合精度训练（fp16/bf16）
---
### **补充说明**
1. **关于Dropout的警告**
```bash
[WARNING] Unsloth: Dropout = 0 is supported for fast patching. You are using dropout = 0.01.
```
- 建议将Dropout设为0以获得最佳性能（需在训练参数中设置`--dropout 0`）
2. **PyTorch版本兼容性建议**
- 推荐使用PyTorch 2.0.x ~ 2.5.x版本
- 可通过`conda list torch`检查当前版本
---
如果问题仍未解决，建议：
1. 检查LLaMA-Factory和Unsloth的最新版本
2. 在社区提交完整的训练配置参数和复现步骤
3. 尝试在NVIDIA官方Docker环境（如`nvidia/cuda:12.2.0-base-ubuntu22.04`）中复现问题
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根据提供的文件信息，以下是关于标题、描述和文件列表中所涉及知识点的详细阐述。
### 标题知识点
标题中提到的是"PHP集成版工具wamp5.rar"，这里面包含了以下几个重要知识点：
1. **PHP**: PHP是一种广泛使用的开源服务器端脚本语言，主要用于网站开发。它可以嵌入到HTML中，从而让网页具有动态内容。PHP因其开源、跨平台、面向对象、安全性高等特点，成为最流行的网站开发语言之一。
2. **集成版工具**: 集成版工具通常指的是将多个功能组合在一起的软件包，目的是为了简化安装和配置流程。在PHP开发环境中，这样的集成工具通常包括了PHP解释器、Web服务器以及数据库管理系统等关键组件。
3. **Wamp5**: Wamp5是这类集成版工具的一种，它基于Windows操作系统。Wamp5的名称来源于它包含的主要组件的首字母缩写，即Windows、Apache、MySQL和PHP。这种工具允许开发者快速搭建本地Web开发环境，无需分别安装和配置各个组件。
4. **RAR压缩文件**: RAR是一种常见的文件压缩格式，它以较小的体积存储数据，便于传输和存储。RAR文件通常需要特定的解压缩软件进行解压缩操作。
### 描述知识点
描述中提到了工具的一个重要功能：“可以自动配置asp/php/html等的服务器, 不用辛辛苦苦的为怎么配置服务器而烦恼”。这里面涵盖了以下知识点：
1. **自动配置**: 自动配置功能意味着该工具能够简化服务器的搭建过程，用户不需要手动进行繁琐的配置步骤，如修改配置文件、启动服务等。这是集成版工具的一项重要功能，极大地降低了初学者的技术门槛。
2. **ASP/PHP/HTML**: 这三种技术是Web开发中常用的组件。ASP (Active Server Pages) 是微软开发的服务器端脚本环境；HTML (HyperText Markup Language) 是用于创建网页的标准标记语言；PHP是服务器端脚本语言。在Wamp5这类集成环境中，可以很容易地对这些技术进行测试和开发，因为它们已经预配置在一起。
3. **服务器**: 在Web开发中，服务器是一个运行Web应用程序并响应客户端请求的软件或硬件系统。常见的服务器软件包括Apache、Nginx等。集成版工具提供了一个本地服务器环境，使得开发者可以在本地测试他们的应用程序。
### 标签知识点
标签中仅出现了“PHP”一个关键词，这意味着该工具专注于与PHP相关的开发环境配置。
### 压缩包子文件的文件名称列表知识点
1. **wamp.exe**: 这是Wamp5集成版工具的可执行文件，用户通过运行这个文件，即可启动Wamp5环境，开始进行PHP等相关开发。
2. **使用说明文档.txt**: 通常这样的文本文件包含了软件的安装指南、功能介绍、常见问题解答以及操作教程等内容。它是用户了解和使用软件的重要辅助资料，可以帮助用户快速上手。
### 总结
Wamp5作为一个PHP集成版工具，为PHP开发者提供了一个便捷的本地开发环境。它通过自动化配置减少了开发者在搭建环境时的麻烦，整合了Web开发的关键组件，从而使得开发者能够专注于代码的编写，而不是环境配置。此外，它还提供了详尽的使用文档，帮助用户理解和运用这一工具，有效地提高了开发效率。对于希望快速入门PHP或需要一个简单易用的本地开发环境的开发者来说，Wamp5是一个非常好的选择。
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首先，需要了解Delphi组件的基本概念。在Delphi中，组件是一种特殊的对象，它们被放置在窗体（Form）上，可以响应用户操作并进行交互。组件可以是可视的，也可以是不可视的，可视组件在设计时就能在窗体上看到，如按钮、编辑框等；不可视组件则主要用于后台服务，如定时器、数据库连接等。组件的源码可以分为接口部分和实现部分，接口部分描述组件的属性和方法，实现部分包含方法的具体代码。
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仿制组件首先需要确定继承体系。在Delphi中，大多数可视组件都继承自TControl或其子类，如TPanel、TButton等。导航条组件通常会继承自TPanel或者TWinControl，这取决于导航条是否需要支持子组件的放置。如果导航条只是单纯的一个显示区域，TPanel即可满足需求；如果导航条上有多个按钮或其他控件，可能需要继承自TWinControl以提供对子组件的支持。
2. 界面设计与绘制
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导航条组件需要响应用户的交互操作，例如鼠标点击事件。在Delphi中，可以通过重写组件的OnClick事件来响应用户的点击操作，进而实现导航条的导航功能。如果导航条上的项目较多，还可能需要考虑使用滚动条，让更多的导航项能够显示在窗体上。
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ASP.NET2.0初学者个人网站实例分享
标题：“ASP.NET 2.0个人网站”指向了一个网站开发项目，这个项目是使用ASP.NET 2.0框架构建的。ASP.NET 2.0是微软公司推出的一种用于Web开发的服务器端技术，它是.NET Framework的一部分。这个框架允许开发者构建动态网站、网络应用程序和网络服务。开发者可以使用C#或VB.NET等编程语言来编写应用程序。由于这被标签为“2.0”，我们可以假设这是一个较早版本的ASP.NET，相较于后来的版本，它可能没有那么先进的特性，但对于初学者来说，它提供了基础并且易于上手的工具和控件来学习Web开发。
描述：“个人练习所做，适合ASP.NET初学者参考啊，有兴趣的可以前来下载去看看，同时帮小弟我赚些积分”提供了关于该项目的背景信息。它是某个个人开发者或学习者为了实践和学习ASP.NET 2.0而创建的个人网站项目。这个项目被描述为适合初学者作为学习参考。开发者可能是为了积累积分或网络声誉，鼓励他人下载该项目。这样的描述说明了该项目可以被其他人获取，进行学习和参考，或许还能给予原作者一些社区积分或其他形式的回报。
标签：“2.0”表明这个项目专门针对ASP.NET的2.0版本，可能意味着它不是最新的项目，但是它可以帮助初学者理解早期ASP.NET版本的设计和开发模式。这个标签对于那些寻找具体版本教程或资料的人来说是有用的。
压缩包子文件的文件名称列表：“MySelf”表示在分享的压缩文件中，可能包含了与“ASP.NET 2.0个人网站”项目相关的所有文件。文件名“我的”是中文，可能是指创建者以“我”为中心构建了这个个人网站。虽然文件名本身没有提供太多的信息，但我们可以推测它包含的是网站源代码、相关资源文件、数据库文件（如果有的话）、配置文件和可能的文档说明等。
知识点总结：
1. ASP.NET 2.0是.NET Framework下的一个用于构建Web应用程序的服务器端框架。
2. 它支持使用C#和VB.NET等.NET支持的编程语言进行开发。
3. ASP.NET 2.0提供了一组丰富的控件，可帮助开发者快速构建Web表单、用户界面以及实现后台逻辑。
4. 它还提供了一种称作“Web站点”项目模板，使得初学者能够方便地开始Web开发项目。
5. ASP.NET 2.0是微软.NET历史上一个重要的里程碑，引入了许多创新特性，如成员资格和角色管理、主题和皮肤、网站导航和个性化设置等。
6. 在学习ASP.NET 2.0的过程中，初学者可以了解到如HTTP请求和响应、服务器控件、状态管理、数据绑定、缓存策略等基础概念。
7. 本项目可作为ASP.NET初学者的实践平台，帮助他们理解框架的基本结构和工作流程，从而为学习更高版本的ASP.NET打下坚实基础。
8. 个人网站项目的构建可以涵盖前端设计（HTML, CSS, JavaScript）和后端逻辑（C#或VB.NET）的综合应用。
9. 在学习过程中，初学者应该学会如何配置和使用IIS（Internet Information Services）来部署ASP.NET网站。
10. “赚取积分”可能指的是在某个在线社区、论坛或代码托管平台上，通过分享项目来获得一定的积分或奖励，这通常是用来衡量用户对社区贡献大小的一种方式。
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代码功能分析：
这行代码的主要功能是动态分配一块内存，并将分配的内存地址赋值给指针变量image_data。
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2. 参数：malloc的参数