这个报错是为什么C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Scripts\python.exe D:\funasr_test\main5.py Notice: ffmpeg is not installed. torchaudio is used to load audio If you want to use ffmpeg backend to load audio, please install it by: sudo apt install ffmpeg # ubuntu # brew install ffmpeg # mac funasr version: 1.2.4. Check update of funasr, and it would cost few times. You may disable it by set `disable_update=True` in AutoModel You are using the latest version of funasr-1.2.4 Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch 2025-03-06 11:43:40,181 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch 2025-03-06 11:43:42,850 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Downloading Model to directory: C:\Users\QwQ\.cache\modelscope\hub\iic\punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large 2025-03-06 11:43:43,568 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Building prefix dict from the default dictionary ... DEBUG:jieba:Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\QwQ\AppData\Local\Temp\jieba.cache DEBUG:jieba:Loading model from cache C:\Users\QwQ\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.378 seconds. DEBUG:jieba:Loading model cost 0.378 seconds. Prefix dict has been built successfully. DEBUG:jieba:Prefix dict has been built successfully. Sliding Window Attention is enabled but not implemented for `sdpa`; unexpected results may be encountered. ERROR:root:模型加载失败: Some modules are dispatched on the CPU or the disk. Make sure you have enough GPU RAM to fit the quantized model. If you want to dispatch the model on the CPU or the disk while keeping these modules in 32-bit, you need to set `llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True` and pass a custom `device_map` to `from_pretrained`. Check https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/quantization#offload-between-cpu-and-gpu for more details. Traceback (most recent call last): File "D:\funasr_test\main5.py", line 101, in _load_model self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\models\auto\auto_factory.py", line 564, in from_pretrained return model_class.from_pretrained( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\modeling_utils.py", line 262, in _wrapper return func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\modeling_utils.py", line 4262, in from_pretrained hf_quantizer.validate_environment(device_map=device_map) File "C:\Users\QwQ\PyCharmMiscProject\.venv\Lib\site-packages\transformers\quantizers\quantizer_bnb_4bit.py", line 103, in validate_environment raise ValueError( ValueError: Some modules are dispatched on the CPU or the disk. Make sure you have enough GPU RAM to fit the quantized model. If you want to dispatch the model on the CPU or the disk while keeping these modules in 32-bit, you need to set `llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True` and pass a custom `device_map` to `from_pretrained`. Check https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/quantization#offload-between-cpu-and-gpu for more details. 进程已结束，退出代码为 1
时间: 2025-06-10 19:07:09 浏览: 17
<think>嗯，用户遇到了一个Python程序报错，我需要仔细看看错误信息。首先，用户运行了一个使用funasr的脚本，报错信息是关于模型加载失败的。错误提示说有些模块被分配到CPU或磁盘，建议检查GPU内存是否足够，或者设置特定的参数。
首先，我需要理解错误的原因。错误来自transformers库的量化模块，具体是bnb_4bit的量化器。用户可能在加载一个量化模型时，GPU内存不足，导致部分模块被转移到CPU或磁盘。这时候需要调整参数，比如启用fp32 CPU卸载或者自定义device_map。
接下来，看看用户代码里的模型加载部分。根据报错的Traceback，用户使用了AutoModelForCausalLM.from_pretrained方法，可能加载的是一个大模型，比如LLM。错误提示建议设置llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True，并传递自定义的device_map。
用户的环境方面，使用的是Windows系统，PyCharm项目，虚拟环境。可能用户的GPU显存不够，无法完全加载量化后的模型。需要确认用户的GPU是否可用，显存大小，以及是否正确安装了CUDA等依赖。
解决方案方面，可能需要调整模型加载的参数，如添加load_in_8bit或load_in_4bit，设置device_map为auto，并启用fp32 CPU卸载。另外，检查模型是否支持量化，或者尝试使用较小模型。如果GPU显存不足，可能需要升级硬件，或者调整代码在CPU上运行，但这样可能会影响性能。
另外，用户之前的funasr模型下载可能没问题，但后面的因果语言模型加载出了问题。需要分开处理这两个部分的问题，可能用户同时在使用ASR模型和另一个生成模型，导致显存不足。
最后，建议用户检查CUDA环境，确认torch是否支持GPU，并监控显存使用情况。如果问题依旧，可能需要更详细的代码审查和硬件信息。</think>这个错误是由于GPU显存不足导致模型无法完全加载到显存中，部分模块被转移到CPU或磁盘。以下是分步解释和解决方案：
$$
\begin{aligned}
\text{问题根源} &\rightarrow \text{GPU显存不足} \\
\text{错误类型} &\rightarrow \text{量化模型加载失败} \\
\text{解决方案} &\rightarrow \text{调整模型加载参数}
\end{aligned}
$$
**详细解决步骤：**
1. **检查模型量化配置**
- 确保代码中加载模型时正确使用量化参数：
```python
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
load_in_4bit=True, # 启用4bit量化
device_map="auto", # 自动分配设备
llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True # 启用CPU卸载
)
```
2. **设置显存优化参数**
- 添加以下参数组合尝试：
```python
torch_dtype=torch.float16,
low_cpu_mem_usage=True
```
3. **验证GPU资源**
- 在Python中运行检查：
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True
print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 显示GPU型号
print(torch.cuda.mem_get_info()) # 显示可用显存
```
4. **调整device_map策略**
- 创建自定义设备映射（示例）：
```python
device_map = {
"transformer.wte": 0,
"transformer.h": "auto",
"transformer.ln_f": "cpu"
}
```
5. **备选解决方案**
- 如果仍失败，尝试以下方法：
```python
# 方法1：完全禁用量化
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16)
# 方法2：使用CPU模式（极慢）
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="cpu")
```
**数学解释显存需求：**
假设原始模型参数为$N$，使用4bit量化后：
$$
\text{显存需求} = \frac{N \times 4}{8} + \text{元数据开销}
$$
当可用显存$M < \text{显存需求}$时，就会出现上述错误。
建议使用以下命令监控显存使用：
```bash
nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv -l 1
```
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掌握C#.NET命令创建水晶报表实例技术
创建水晶报表源程序实例是.NET开发人员常见的任务之一，特别是在使用Visual Studio开发环境时。水晶报表是一种强大的报表生成工具，它允许开发者设计复杂的数据报告，并能很好地与C#和.NET环境集成。本篇知识点将围绕如何在Visual Studio .NET环境下使用C#编写源代码来命令式创建水晶报表实例进行详细阐述。
首先，要实现命令方式创建水晶报表，你需要熟悉以下几个方面：
1. **水晶报表的基本概念**：了解水晶报表的基本组成，包括报表头部、数据区域、分组、排序和汇总等元素。
2. **C#编程语言**：掌握C#语言的基本语法和面向对象编程的概念，为编写实例代码打下基础。
3. **Visual Studio .NET开发环境**：熟练使用Visual Studio .NET进行项目的创建、调试和编译。
4. **水晶报表设计器**：在Visual Studio中使用水晶报表设计器进行报表的设计，包括绑定数据源和定义报表格式。
5. **报表引擎和API**：理解水晶报表引擎的工作原理以及如何通过.NET API操作水晶报表对象模型。
接下来是创建水晶报表实例的具体步骤和知识点：
### 步骤一：安装和配置水晶报表
在开始编程之前，你需要确保已经安装了水晶报表组件，并且在Visual Studio中正确配置。水晶报表通常作为Visual Studio的一部分安装，或者你可以通过Visual Studio安装器来安装相应的水晶报表开发包。
### 步骤二：创建项目并添加水晶报表文件
1. 打开Visual Studio，创建一个新的Windows窗体应用程序(.NET Framework)。
2. 在项目中添加一个新的水晶报表文件(.rpt)。可以通过在解决方案资源管理器中右键点击项目 -> 添加 -> 新项 -> 水晶报表。
3. 使用水晶报表设计器设计报表布局，例如添加文本字段、图表、数据区域等。
### 步骤三：编写C#代码创建报表实例
在创建报表实例时，可以使用以下C#代码示例：
```csharp
// 引入水晶报表命名空间
using CrystalDecisions.CrystalReports.Engine;
namespace CrystalReportsDemo
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// 实例化报表文档
ReportDocument水晶报表实例 = new ReportDocument();
// 加载报表模板(.rpt文件)
水晶报表实例.Load("YourReportName.rpt");
// 设置报表数据源
水晶报表实例.SetDataSource(yourDataSource); // yourDataSource为你的数据源对象
// 如果需要导出报表，可使用以下代码
水晶报表实例.ExportToDisk(ExportFormatType.PortableDocFormat, "输出文件路径.pdf");
水晶报表实例.ExportToDisk(ExportFormatType.Excel, "输出文件路径.xls");
// 如果是在Windows窗体应用程序中，还可以直接显示报表
FormViewer viewer = new FormViewer();
viewer.ReportSource = 水晶报表实例;
viewer.ShowDialog();
}
}
}
```
在上述代码中，使用`ReportDocument`类来操作水晶报表，通过`Load`方法加载报表模板，并通过`SetDataSource`方法将数据源绑定到报表实例。
### 步骤四：命令行创建水晶报表实例（可选）
虽然上述步骤是在Windows窗体应用程序中创建和显示报表，但问题中特别提到了“命令方式”。在.NET中，通常意味着控制台应用程序或在不使用窗体的情况下执行操作。以下是一个简化的控制台应用程序示例，它演示了如何在控制台环境中创建报表实例：
```csharp
using CrystalDecisions.CrystalReports.Engine;
using System;
using System.Data;
using System.Data.SqlClient;
namespace ConsoleCrystalReports
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// 实例化报表文档
ReportDocument水晶报表实例 = new ReportDocument();
// 加载报表模板(.rpt文件)
水晶报表实例.Load("YourReportName.rpt");
// 创建数据库连接字符串
string connectionString = "你的数据库连接字符串";
// 创建数据适配器和数据表，填充数据集
SqlDataAdapter adapter = new SqlDataAdapter("SELECT * FROM YourDataTable", connectionString);
DataSet dataSet = new DataSet();
adapter.Fill(dataSet, "YourDataTable");
// 设置报表数据源
水晶报表实例.SetDataSource(dataSet.Tables["YourDataTable"]);
// 导出报表到文件
水晶报表实例.ExportToDisk(ExportFormatType.PortableDocFormat, "输出文件路径.pdf");
Console.WriteLine("报表导出完成！");
Console.ReadKey();
}
}
}
```
这个控制台程序创建了一个报表实例，并将一个数据库表的数据绑定到报表上，然后将生成的PDF报表导出到指定的路径。
通过上述步骤，我们可以了解到在Visual Studio .NET环境中，如何使用C#编程语言通过命令方式创建水晶报表源程序实例。需要注意的是，实例中提及的`YourReportName.rpt`应替换为实际报表模板文件的名称，`yourDataSource`应替换为实际数据源对象，`输出文件路径.pdf`应替换为你希望保存报表的具体路径。
在学习过程中，开发者还需注意水晶报表的版本兼容性、不同数据库驱动的配置、异常处理机制、报表权限控制以及复杂的报表设计等高级主题，这些都是在实际开发过程中可能遇到的关键知识点。
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【描述】与【标签】部分几乎一致，传达了文件为一个压缩包（.rar格式），内含四个部分：Excel参考模板、参考资料、本书范例、以及Excel补丁与升级文件。这些内容表明了所包含的材料旨在为学习者提供从基础知识到实操范例的全面学习资源。
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