[INFO|modeling_utils.py:2241] 2025-07-15 10:13:01,778 >> Instantiating Qwen2_5_VisionTransformerPretrainedModel model under default dtype torch.bfloat16. [INFO|modeling_utils.py:2241] 2025-07-15 10:13:01,789 >> Instantiating Qwen2_5_VLTextModel model under default dtype torch.bfloat16. Traceback (most recent call last): File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\gradio\queueing.py", line 715, in process_events response = await route_utils.call_process_api( File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\gradio\route_utils.py", line 322, in call_process_api output = await app.get_blocks().process_api( File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 2191, in process_api result = await self.call_function( File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1714, in call_function prediction = await utils.async_iteration(iterator) File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\gradio\utils.py", line 739, in async_iteration return await anext(iterator) File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\gradio\utils.py", line 733, in __anext__ return await anyio.to_thread.run_sync( File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\anyio\to_thread.py", line 56, in run_sync return await get_async_backend().run_sync_in_worker_thread( File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 2470, in run_sync_in_worker_thread return await future File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 967, in run result = context.run(func, *args) File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\gradio\utils.py", line 716, in run_sync_iterator_async return next(iterator) File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\gradio\utils.py", line 877, in gen_wrapper response = next(iterator) File "F:\qwen\LLaMA-Factory\src\llamafactory\webui\chatter.py", line 158, in load_model super().__init__(args) File "F:\qwen\LLaMA-Factory\src\llamafactory\chat\chat_model.py", line 53, in __init__ self.engine: BaseEngine = HuggingfaceEngine(model_args, data_args, finetuning_args, generating_args) File "F:\qwen\LLaMA-Factory\src\llamafactory\chat\hf_engine.py", line 59, in __init__ self.model = load_model( File "F:\qwen\LLaMA-Factory\src\llamafactory\model\loader.py", line 173, in load_model model = load_class.from_pretrained(**init_kwargs) File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\transformers\models\auto\auto_factory.py", line 571, in from_pretrained return model_class.from_pretrained( File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\transformers\modeling_utils.py", line 309, in _wrapper return func(*args, **kwargs) File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\transformers\modeling_utils.py", line 4508, in from_pretrained model = cls(config, *model_args, **model_kwargs) File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\transformers\models\qwen2_5_vl\modeling_qwen2_5_vl.py", line 1799, in __init__ self.model = Qwen2_5_VLModel(config) File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\transformers\models\qwen2_5_vl\modeling_qwen2_5_vl.py", line 1393, in __init__ self.language_model = Qwen2_5_VLTextModel._from_config(config.text_config) File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\transformers\modeling_utils.py", line 309, in _wrapper return func(*args, **kwargs) File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\transformers\modeling_utils.py", line 2077, in _from_config model = cls(config, **kwargs) File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\transformers\models\qwen2_5_vl\modeling_qwen2_5_vl.py", line 1101, in __init__ self.post_init() File "F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\transformers\modeling_utils.py", line 1969, in post_init if v not in ALL_PARALLEL_STYLES: TypeError: argument of type 'NoneType' is not iterable

<think>我们再次遇到了相同的错误：TypeError: argument of type 'NoneType' is not iterable 位置：transformers库的modeling_utils.py文件的post_init()方法中，检查v是否在ALL_PARALLEL_STYLES中时，v为None。 之前的解决方案已经讨论过，可能是由于模型配置中缺少某些参数（如parallel_style）导致。但这次我们注意到在错误之前有两条日志： [INFO|modeling_utils.py:2241] 2025-07-15 10:13:01,778 >> Instantiating Qwen2_5_VisionTransformerPretrainedModel model under default dtype torch.bfloat16. [INFO|modeling_utils.py:2241] 2025-07-15 10:13:01,789 >> Instantiating Qwen2_5_VLTextModel model under default dtype torch.bfloat16. 这表明模型正在使用torch.bfloat16数据类型进行实例化。但是，错误仍然出现在post_init()方法中。 根据transformers库的源码（modeling_utils.py），在post_init()方法中有这样一段： for k, v in self._init_parallel_metadata(): if v not in ALL_PARALLEL_STYLES: raise ValueError( f"`parallel_style` should be one of {ALL_PARALLEL_STYLES}, but got {v}." ) setattr(self, k, v) 问题在于v是None，而None不是可迭代的对象（即不能使用`in`操作符）。 因此，我们需要检查为什么v会是None。这通常是因为在模型配置中，与并行化相关的元数据没有被正确设置。 针对Qwen2.5-VL模型，可能的原因和解决方案： 1. 模型配置问题：确保下载的模型文件包含正确的config.json，并且其中包含与并行化相关的配置项（如`parallel_style`）。 可以检查config.json中是否有类似`parallel_style`的字段，或者是否有关于模型并行的其他设置。 2. 库版本问题：尽管之前已经调整了版本，但可能仍然存在不兼容。特别是Qwen2.5-VL是一个较新的模型，可能需要更新版本的transformers库。 根据之前的依赖冲突，我们安装了transformers==4.52.4，但可能这个版本还不支持Qwen2.5-VL？注意，Qwen2.5-VL是在2025年发布的（根据日志时间戳），因此需要较新的transformers版本。 然而，我们的环境要求transformers<=4.52.4（因为LLaMA-Factory的要求），但新模型可能需要更高版本。这是一个矛盾。 3. 临时规避：修改transformers库的源码，在modeling_utils.py的post_init()方法中添加对v为None的处理。 由于我们无法改变模型配置（除非重新下载或等待官方更新），并且受限于LLaMA-Factory的版本要求，我们可能只能选择修改源码。 修改建议（在transformers库的modeling_utils.py文件中）： 找到报错的位置（大约1969行），将： for k, v in self._init_parallel_metadata(): if v not in ALL_PARALLEL_STYLES: 改为： for k, v in self._init_parallel_metadata(): if v is None: continue # 跳过None值 if v not in ALL_PARALLEL_STYLES: 这样，当v为None时，跳过检查，避免错误。 注意：这只是临时解决方案，最好还是检查模型配置并确保正确。 4. 尝试使用完整的模型名称：确保在加载模型时使用的模型标识是正确的，比如"Qwen/Qwen2.5-VL"，这样transformers会自动下载正确的配置。 5. 检查模型文件：确认下载的模型文件是否完整，特别是config.json文件是否存在且内容正确。 步骤总结： 1. 检查模型目录下的config.json，查看是否有关于并行的配置项（如`parallel_style`）。如果没有，可能需要手动添加或等待官方更新。 2. 如果不想修改源码，可以尝试升级transformers到更高版本（但要注意LLaMA-Factory的版本限制），或者降级模型（如果可用）。 3. 修改transformers源码（临时方案）。 由于我们无法直接控制用户环境，这里提供两种解决方案： 方案一：修改transformers源码（临时） 定位到transformers库的modeling_utils.py文件（路径如：F:\anaconda\envs\qwen\lib\site-packages\transformers\modeling_utils.py），找到post_init方法中的循环，添加对None的判断。 方案二：检查并修复模型配置 在模型目录（如果是本地保存的模型）的config.json中，添加一个默认的并行配置。例如，在config.json的根级别添加： "parallel_style": "data" 注意：`ALL_PARALLEL_STYLES`的定义在modeling_utils.py中，通常包括：`["data", "tensor", "sequence", "pipeline", "expert"]`。我们可以尝试设置为"data"（数据并行）。 但是，修改模型配置需要知道确切的配置结构，这需要参考Qwen2.5-VL的官方文档。 考虑到时间，我们建议先尝试修改源码的临时方案。 修改代码的具体位置（示例）： 在modeling_utils.py中，找到如下代码段（可能在第1969行附近）： for k, v in self._init_parallel_metadata(): if v not in ALL_PARALLEL_STYLES: raise ValueError( f"`parallel_style` should be one of {ALL_PARALLEL_STYLES}, but got {v}." ) setattr(self, k, v) 修改为： for k, v in self._init_parallel_metadata(): # 如果v是None，跳过检查（可能是未设置并行配置，但模型不需要并行） if v is None: setattr(self, k, v) continue if v not in ALL_PARALLEL_STYLES: raise ValueError( f"`parallel_style` should be one of {ALL_PARALLEL_STYLES}, but got {v}." ) setattr(self, k, v) 这样修改后，即使v为None，也会设置属性，但不会引发错误。 注意：修改后需要重新启动程序。 如果问题仍然存在，可能需要进一步检查。 由于错误信息相同，我们暂时按此处理。 另外，请注意，这个错误可能在新版本的transformers中已经修复，但受限于LLaMA-Factory的版本要求，我们无法升级到更高版本，所以修改源码是可行的临时方案。 我们提供解决方案如下：</think>### Qwen2.5-VL模型加载错误分析及解决方案 根据错误日志，核心问题仍然是： ``` TypeError: argument of type 'NoneType' is not iterable ``` 发生在`transformers`库的`modeling_utils.py`文件的`post_init()`方法中（第1969行）。结合日志信息，该错误出现在实例化`Qwen2_5_VLTextModel`模型时。 ### 根本原因分析 1. **模型配置缺失** Qwen2.5-VL模型在初始化时，`parallel_style`配置项未正确设置（值为`None`），导致在检查`if v not in ALL_PARALLEL_STYLES`时出现类型错误。 2. **版本兼容性问题** 您使用的`transformers==4.53.2`与LLaMA-Factory要求的`transformers<=4.52.4`存在兼容性问题（如日志所示）： ``` llamafactory requires transformers<=4.52.4, but you have transformers 4.53.2 ``` ### 完整解决方案 #### 步骤1：修正依赖版本 ```bash # 精确安装兼容版本 pip install transformers==4.52.4 peft==0.15.2 tokenizers==0.21.1 ``` #### 步骤2：修改模型加载方式 在LLaMA-Factory的模型加载代码中添加显式配置： ```python from transformers import AutoConfig, AutoModelForCausalLM # 加载前强制设置并行配置 config = AutoConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-VL") config.parallel_style = "data" # 有效值: ["data", "tensor", "pipeline"] # 使用修正后的配置加载模型 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "Qwen/Qwen2.5-VL", config=config, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto" ) ``` #### 步骤3：临时修改transformers源码 定位文件：`.../site-packages/transformers/modeling_utils.py` ```python # 约1969行处修改 # 原始代码 if v not in ALL_PARALLEL_STYLES: # 修改为 if v is not None and v not in ALL_PARALLEL_STYLES: ``` #### 步骤4：验证解决方案 ```python # 测试脚本 import torch from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "Qwen/Qwen2.5-VL", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto" ) print("模型加载成功！") ```