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 18:54:37 浏览: 223
<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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Delphi图书管理系统源代码下载-进销存功能介绍
从提供的文件信息中可以提炼出几个关键知识点，这些知识通常涉及Delphi编程语言、图书管理系统的设计与实现以及进销存概念。下面将详细说明这些知识点。
### Delphi编程语言
Delphi是一种由Embarcadero Technologies开发的快速应用开发工具，主要面向对象的编程语言是Object Pascal。它使用VCL（Visual Component Library）或者FireMonkey框架来开发Windows、Linux、MacOS以及Android和iOS平台的应用程序。Delphi以其高效的编译器、丰富的组件库、快速的开发周期和易于维护的代码而闻名。
### 图书管理系统设计
图书管理系统（Library Management System，LMS）是一种为图书馆、学校、企业或任何需要管理大量图书和文档的机构设计的软件解决方案。一个好的图书管理系统应当具备以下几个核心功能：
- **图书信息管理**：录入、编辑、查询和删除图书资料。
- **用户管理**：维护借阅者的个人信息、权限等。
- **借阅管理**：记录借书、还书的时间、逾期罚款等。
- **库存管理**：跟踪图书的流通情况和库存状态。
- **查询功能**：提供多条件搜索图书和用户信息的途径。
- **报表功能**：生成借阅报表、库存报表等。
### 进销存概念
进销存是商业管理中最常见的术语，分别代表进货、销售和库存三个环节。对于图书管理系统来说，进销存概念通常体现在以下几个方面：
- **进货管理**：系统需要跟踪新书入库的操作，包括供应商信息、图书采购信息、入库成本等。
- **销售管理**：虽然图书管理系统主要涉及借阅而非销售，但同样需要处理与之相关的财务信息，比如罚款、打印借阅凭证等。
- **库存管理**：记录图书馆内图书的详细信息，包括每本书的数量、位置、可借状态等，并实时更新库存数据以反映图书借阅和归还的情况。
### Delphi图书管理系统的源代码
根据给出的文件信息，可以推断出该源代码是使用Delphi语言编写的图书管理系统。该系统可能涵盖了上述提到的图书管理功能和进销存管理功能。源代码文件的压缩包名称为“libraryManage”，意味着该包内可能包含以下几种类型的文件：
- **单元文件（.pas）**：这是Delphi源代码文件，包含类、过程、函数等程序代码。
- **项目文件（.dpr）**：Delphi项目的主文件，用于定义项目结构和配置。
- **表单文件（.dfm）**：包含可视化组件布局信息的文件，与单元文件配合定义窗体界面。
- **数据模块文件（.dfm）**：如果使用了数据模块，可能会有此类文件，用于存储数据访问组件的布局。
- **资源文件（.res）**：包含了程序图标、位图、字符串表等资源信息。
### 结语
了解以上知识点可以帮助开发者或系统管理员更加深入地掌握Delphi语言特性、理解图书管理系统的核心需求，以及熟悉进销存的基本操作流程。这对于进行Delphi图书管理系统的开发、部署、维护和使用都具有重要的参考价值。通过对源代码的分析和学习，开发者可以提高编程技能，对Delphi平台上的应用开发有更深刻的理解。
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### 标题知识点
1. **AT89S52单片机**
AT89S52是8位微控制器，属于MCS-51系列单片机，具有8KB的Flash可编程和可擦除只读存储器（ROM），512字节的RAM，32个I/O端口，两个定时器/计数器和5个中断源等资源。单片机是小型计算机系统，通常用于控制电子设备和仪器。
2. **电子万年历**
电子万年历是电子设备的一种，它能够显示和计算时间，包括年、月、日以及星期等信息。它不同于传统的纸质日历，电子万年历通常具有准确的时间跟踪功能，有的还可能包括温度显示等其他附加功能。
3. **程序设计**
程序设计指的是使用编程语言编写计算机可以理解和执行的指令序列。在本例中，代码使用C语言编写，并包含对硬件的直接控制指令。
### 描述知识点
1. **数码管段选编码**
数码管段选编码定义了用于显示数字和字符的LED段的排列顺序。本例中，`duanx`数组包含了16个数码管段选编码值，这些值是十六进制数，代表了数码管的各个段（A-G以及DP）是否点亮。
2. **数码管位选编码**
数码管位选编码用于控制哪个数码管将要显示数据。`weix`数组包含了12个数码管位选编码值，这些值也是十六进制数，代表了不同位置上的数码管显示内容。
3. **循环控制变量**
在代码中，`i`和`j`是循环控制变量，通常用于控制程序中的循环次数，例如用于遍历数组或循环执行某段代码。
4. **显示控制变量**
`xians`数组和`xians_flg`数组分别用于控制和标识数码管的显示状态。`xians`用于控制数码管是否闪烁，`xians_flg`用于标记当前数码管的状态，是否处于闪烁模式。
5. **时间修改控制变量**
`z_flg`变量作为时间修改位标志位，用于指示当前是否处于修改时间的状态。`xiu_flg`变量作为时间修改数标志位，用于指示当前是修改小时还是分钟。`xiu_time`数组用于存储需要修改的时间值。
6. **年号变量**
`nian_s`数组用于存储年号的前两位数，这是因为AT89S52单片机本身不具有大容量的存储能力，因此需要编程者自己管理时间信息的存储。
### 标签知识点
1. **单片机**
单片机是一种集成电路芯片，集成了CPU、RAM、ROM、输入输出端口等多种功能模块，能够完成特定的控制任务。
2. **时钟芯片**
时钟芯片如DS1302，用于提供准确的时间基准，可以与单片机配合使用，实现电子万年历的时间计算和显示功能。
3. **多功能万年历**
多功能万年历除了基本的日历功能外，可能还集成了世界时间、闹钟、温度显示等功能，使设备更加实用和多样化。
4. **数码管**
数码管是用于显示数字和字符的一种电子显示设备。单片机通过控制数码管的LED灯，来显示所需的时间、日期等信息。
5. **温度传感器**
温度传感器如DS18B20，能够感知环境温度，并将温度信息转换成电信号，供单片机读取和处理。
### 压缩包子文件的文件名称列表知识点
电子万年历的程序文件列表应该包含以下几个主要部分：
1. **主程序文件**
主程序文件负责初始化单片机和各硬件模块，设置定时器，并进入主循环，管理电子万年历的工作状态。
2. **DS1302时钟芯片驱动**
驱动文件包含与DS1302通信的代码，负责读取和设置时间数据。
3. **DS18B20温度传感器驱动**
温度传感器的驱动程序负责从DS18B20获取温度信息，并将其转换为可显示的格式。
4. **显示驱动文件**
显示驱动文件负责控制数码管的显示逻辑，包括段选和位选的控制。
5. **延时函数库**
延时函数库提供延时功能，用于在程序中需要短暂等待时调用。
6. **其他辅助文件**
其他文件可能包含工具函数、配置文件或是用于处理特定功能的程序段。
综上所述，该文件描述了一个基于AT89S52单片机的多功能电子万年历程序的设计方案，其中包括了硬件驱动程序的编写、定时器的配置、数码管显示控制以及温度传感器数据的读取和处理。这不仅涉及到硬件层面的设计，还包括了软件层面的编程和算法设计。通过这些知识点的深入分析，可以了解到一个完整的嵌入式系统项目是如何从概念到实现的。
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PHP实现支付宝接口示例教程
### 知识点：PHP集成支付宝支付接口
#### 1. 集成支付宝支付接口的重要性
在电子商务和在线服务日益流行的今天，支付接口的集成对于提供便捷的支付体验至关重要。支付宝作为中国最大的在线支付平台之一，拥有庞大的用户基础，因此，在网站或应用中集成支付宝支付接口可以极大地提升用户体验和支付的便利性。对于PHP开发者来说，集成支付宝接口是构建在线支付系统的一个重要环节。
#### 2. PHP支付宝接口的实现步骤
要实现支付宝接口，首先需要了解支付宝开放平台的官方文档，获取必要的API接口信息。实现步骤一般包括以下几个环节：
- 注册成为支付宝开放平台的开发者，并创建应用以获取必要的应用信息。
- 集成支付宝SDK，这样可以简化代码，避免直接处理底层的API细节。
- 处理业务逻辑，包括生成订单信息、验证支付结果等。
- 编写代码实现与支付宝接口的交互，包括调用支付宝提供的接口进行支付请求和处理支付通知。
#### 3. 实际代码示例
在给出的文件信息中，提到了“带有例子，方便使用”，说明文件中包含了一些示例代码。这些代码示例可能是以下流程的具体实现：
- 引入支付宝SDK库。
- 初始化支付宝支付类，配置必要的参数，如应用ID、私钥、支付宝公钥等。
- 构造支付请求参数，包括订单号、付款金额、商品名称、用户信息等。
- 调用SDK中的支付方法，并获取支付宝返回的表单提交地址或同步通知地址。
- 将生成的支付表单链接返回给用户，引导用户完成支付操作。
- 处理支付宝异步通知，验证支付结果，更新本地订单状态。
#### 4. 安全性考虑
在处理支付接口时，安全是首要考虑的因素。对于支付宝支付接口来说，需要关注以下几个安全性方面：
- 对所有请求和通知都进行签名验证，确保请求确实来自支付宝。
- 对敏感数据进行加密处理，避免数据泄露。
- 设置合理的超时时间，防止支付过程中的拖挂攻击。
- 在服务器端验证支付结果，防止用户伪造支付成功的请求。
- 对用户敏感信息进行保护，遵循相关法律法规对个人隐私的保护要求。
#### 5. 错误处理和日志记录
在接口实现过程中，错误处理和日志记录是不可或缺的。良好的错误处理机制可以帮助开发者及时发现问题并进行调试。同时，记录日志能够帮助追踪支付流程中的关键步骤，以及在问题发生时快速定位问题。
#### 6. 压缩包子文件
在给定的文件名称列表中，只有一个“php”这个不太明确的信息。通常情况下，一个压缩包文件可能包含多个文件，例如一个完整的支付宝支付接口集成包可能包括：
- 一个或多个PHP类文件，用于处理与支付宝接口的交互逻辑。
- 一个配置文件，用于存放与支付宝交互时需要的配置信息。
- 一个或多个示例文件，展示如何使用这些类和配置文件发起支付请求。
- 可能还包括了 README.txt 或其他说明文档，指导开发者如何安装、配置和使用这些文件。
综上所述，通过理解和应用上述知识点，PHP开发者可以成功地将支付宝支付接口集成到他们的网站或应用中，为用户提供方便、安全的在线支付解决方案。