Невозможно импортировать имя «split_torch_state_dict_into_shards» из «huggingface_hub»

Я использую LLAMA 2 для исследований уже несколько месяцев и импортирую следующим образом:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = torch.device("cuda")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",token = "token_key",torch_dtype = "auto")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf",token = "token_key", torch_dtype = "auto", load_in_4bit=True)

Это всегда работало. Однако сегодня он показывает следующую ошибку: Ошибка выполнения: не удалось импортировать Transformers.models.llama.modeling_llama из-за следующей ошибки (посмотрите, чтобы увидеть ее обратную трассировку): Не удалось импортировать Transformers.Generation.utils из-за следующей ошибки (посмотрите, чтобы увидеть ее обратную трассировку): невозможно импортировать имя «split_torch_state_dict_into_shards» из «huggingface_hub» (/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/huggingface_hub/init.py)

Воссоздал токен «Обнимающее лицо», но он не сработал. Я использую Google Colab и Kaggle Notebook.

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
50
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Ошибка, с которой вы столкнулись, связана с тем, что функция split_torch_state_dict_into_shards недоступна в huggingface-hub version < 0.23.0.

Эта функция включена начиная с версии 0.23.0.

Чтобы решить эту проблему, обновите библиотеку huggingface-hub до версии 0.23.0 или новее.

вот ссылка на git: https://github.com/run-llama/llama_index/discussions/14605

Спасибо. Кроме того, мне пришлось настроить Accelerate, но это сработало.

lucasa.lisboa 27.08.2024 20:26

Другие вопросы по теме