(.venv) (base) liubing@Computer:~/Desktop/llava/ollama/llm/llama.cpp$ python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py /home/liubing/Desktop/llava/output/merged_model --outtype f16 --verbose --outfile /home/liubing/Desktop/llava/output/model INFO:hf-to-gguf:Loading model: merged_model ERROR:hf-to-gguf:Model LlavaMistralForCausalLM is not supported 怎么修改解决

<think>好的，用户的问题是想要修改hf-to-gguf.py脚本，使其支持LlavaMistralForCausalLM模型的转换。首先，我需要了解当前脚本的结构以及为什么该模型不被支持。 用户提供的引用内容提到必须使用convert-hf-to-gguf.py来支持Qwen模型，其他方法可能不行。这说明脚本可能针对特定模型结构做了适配。LlavaMistralForCausalLM可能包含视觉或跨模态组件，而原脚本可能没有处理这些部分。 接下来，我需要考虑Hugging Face模型的结构。通常，多模态模型如LLaVA会有图像编码器和语言模型结合。检查hf-to-gguf.py是否处理了视觉部分的权重，比如图像投影层或特殊的注意力机制。如果脚本只处理纯文本模型，可能需要添加对视觉模块的支持。 然后，查看脚本中的模型加载部分。可能需要识别LlavaMistralForCausalLM类，并在代码中添加对应的处理分支。例如，在模型加载时，检查是否是该模型类型，然后调整参数和权重处理方式。 另外，检查模型的配置参数，如hidden_size、num_attention_heads等，是否被正确读取。如果模型有特殊的参数或层结构，可能需要修改张量名称的匹配规则，确保所有权重都被正确转换。 还有，注意模型可能包含非语言部分的权重，比如图像处理器或视觉编码器。这些可能在转换时需要被忽略或特殊处理，因为GGUF格式可能不支持这些部分。因此，在脚本中可能需要过滤掉这些无关的权重，或者添加对新层类型的支持。 最后，测试修改后的脚本，确保转换后的模型文件能正确加载并运行。可能需要参考Qwen模型的修改方式，比如添加新的模型类支持，调整张量转换逻辑等。</think>针对LlavaMistralForCausalLM模型转换问题，可通过以下步骤修改`convert-hf-to-gguf.py`脚本： ### 一、定位模型适配问题 1. **检查模型结构差异**：LlavaMistralForCausalLM包含视觉编码器与语言模型的跨模态连接层，而原脚本未处理这类多模态结构[^1] 2. **识别关键组件缺失**：需确认脚本是否支持`CLIPVisionModel`视觉编码器和`MultiModalProjector`投影层的权重转换 ### 二、关键代码修改步骤 ```python # 在模型加载部分添加分支判断 if "LlavaMistralForCausalLM" in config.architectures: # 添加视觉编码器参数读取 vision_config = AutoConfig.from_pretrained(model_path, subfolder="vision_model") gguf_writer.add_vision_config( image_size=vision_config.image_size, patch_size=vision_config.patch_size, hidden_size=vision_config.hidden_size ) # 处理跨模态投影层 projector = model.get_submodule("multi_modal_projector") for name, param in projector.named_parameters(): tensor = param.data.numpy() new_name = f"model.mm_projector.{name.replace('.','_')}" gguf_writer.add_tensor(new_name, tensor) ``` ### 三、权重处理优化 1. **过滤视觉编码器参数**（若无需转换）： ```python # 在遍历模型参数时添加过滤规则 skip_keys = {"vision_model", "image_processor"} # 需要根据实际参数前缀调整 for name in list(vars(model).keys()): if any(skip_key in name for skip_key in skip_keys): del model._parameters[name] ``` ### 四、配置文件适配 修改`SUPPORTED_MODELS`配置项： ```python SUPPORTED_MODELS = { "LlavaMistralForCausalLM": { "hidden_size": "hidden_size", "num_attention_heads": "num_attention_heads", "num_hidden_layers": "num_hidden_layers", "mm_projector_type": "vision_feature_layer" # 添加跨模态专用参数 }, # 保留原有配置... } ```