[WARNING|logging.py:329] 2025-03-04 21:16:20,919 >> Unsloth: Dropout = 0 is supported for fast patching. You are using dropout = 0.01. Unsloth will patch all other layers, except LoRA matrices, causing a performance hit. Unsloth: Offloading input_embeddings to disk to save VRAM 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 52, in run_sft model = load_model(tokenizer, model_args, finetuning_args, training_args.do_train) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/loader.py", line 169, in load_model model = init_adapter(config, model, model_args, finetuning_args, is_trainable) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/adapter.py", line 299, in init_adapter model = _setup_lora_tuning( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/adapter.py", line 235, in _setup_lora_tuning model = get_unsloth_peft_model(model, model_args, peft_kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/model_utils/unsloth.py", line 79, in get_unsloth_peft_model return FastLanguageModel.get_peft_model(**peft_kwargs, **unsloth_peft_kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/llama.py", line 2377, in get_peft_model offload_input_embeddings(model, temporary_location) File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/_utils.py", line 767, in offload_input_embeddings offloaded_W = offload_to_disk(model.get_input_embeddings(), model, "input_embeddings", temporary_location) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/_utils.py", line 760, in offload_to_disk offloaded_W = torch.load(filename, map_location = "cpu", mmap = True) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/torch/serialization.py", line 1470, in load raise pickle.UnpicklingError(_get_wo_message(str(e))) from None _pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. In PyTorch 2.6, we changed the default value of the `weights_only` argument in `torch.load` from `False` to `True`. Re-running `torch.load` with `weights_only` set to `False` will likely succeed, but it can result in arbitrary code execution. Do it only if you got the file from a trusted source. Please file an issue with the following so that we can make `weights_only=True` compatible with your use case: WeightsUnpickler error: Unsupported operand 149 Check the documentation of torch.load to learn more about types accepted by default with weights_only https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html.
时间: 2025-04-09 15:54:34 浏览: 109
<think>好的，我现在要帮用户分析他们遇到的这个错误。首先，看看错误信息。用户在使用Unsloth和LLaMA-Factory进行模型训练时遇到了问题。日志里有几个关键点需要注意：
首先，有一个警告信息提到Unsloth支持dropout=0，但用户使用的是0.01，所以除了LoRA矩阵外，其他层会被打补丁，可能影响性能。这部分可能不是导致错误的主要原因，但需要注意是否应该调整dropout参数。
然后，主要错误出现在加载输入嵌入层时，尝试将input_embeddings卸载到磁盘以节省VRAM，结果触发了_pickle.UnpicklingError。错误信息指出在PyTorch 2.6中，torch.load的weights_only参数默认从False改为True，而当前操作可能不支持这种模式，导致加载失败，并建议尝试将weights_only设为False，但要注意安全风险。
接下来，我需要考虑可能的解决方案。首先，用户使用的PyTorch版本可能比较新（2.6或更高），而Unsloth的代码可能还没有适配这个变化。错误发生在torch.load时，尝试加载磁盘上的嵌入权重文件，但由于weights_only=True无法解析某些操作符，所以失败。
可能的解决步骤包括：
1. 检查PyTorch版本，如果用户使用的是2.6及以上，可能需要降级到2.5或更低版本，因为weights_only的默认值变化可能导致兼容性问题。
2. 修改Unsloth的代码，在调用torch.load时显式设置weights_only=False，但需要确保文件来源可信。
3. 检查是否有Unsloth或LLaMA-Factory的更新版本，可能已经修复了这个问题。
4. 调整模型加载的配置，避免触发输入嵌入层的卸载，比如增加VRAM或调整模型参数减少内存占用。
然后，我需要验证这些步骤的可行性。比如，降级PyTorch可能有效，但需要用户确认环境管理的可行性。修改第三方库的代码虽然可行，但可能影响后续维护。检查更新版本是最安全的做法，但可能用户已经使用最新版。调整配置参数可能需要用户了解训练设置的细节。
另外，用户可能不太熟悉PyTorch版本更新带来的变化，需要解释清楚问题的根源。同时，提醒用户注意安全，如果选择设置weights_only=False，必须确保文件来源可靠，避免执行恶意代码。
总结下来，应该分步骤建议用户先尝试降级PyTorch，或者检查库的更新。如果不行，再考虑修改代码中的torch.load参数，并强调安全注意事项。此外，也可以建议用户调整模型加载选项，比如关闭offload_input_embeddings，或者增加可用内存，避免触发卸载操作。</think>这个错误信息表明在使用Unsloth和LLaMA-Factory进行模型训练时遇到了PyTorch的权重加载问题。以下是分步骤的解决方案分析：
---
### **错误原因分析**
1. **PyTorch版本兼容性问题**
- PyTorch 2.6及以上版本将`torch.load()`的`weights_only`参数默认值从`False`改为`True`
- 当尝试加载通过`offload_input_embeddings`卸载到磁盘的嵌入权重时，触发了不支持的操作符错误（Unsupported operand 149）
2. **Unsloth的内存优化机制**
- Unsloth试图将输入嵌入层（input_embeddings）卸载到磁盘以节省显存
- 此操作依赖的`torch.load`调用因PyTorch版本变更而失败
---
### **解决方案**
#### **方法1：降级PyTorch版本**
```bash
# 将PyTorch降级到2.5.0或更低版本
pip install torch==2.5.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.5.0
```
#### **方法2：修改Unsloth源码**
1. 定位文件：`/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/unsloth/models/_utils.py`
2. 修改第760行：
```python
# 原代码
offloaded_W = torch.load(filename, map_location = "cpu", mmap = True)
# 修改为（显式设置weights_only=False）
offloaded_W = torch.load(filename, map_location="cpu", mmap=True, weights_only=False)
```
⚠️ **注意**：需确保加载的权重文件来源可信，避免执行恶意代码
#### **方法3：禁用输入嵌入卸载**
在训练命令中添加参数禁用Unsloth的显存优化：
```bash
--disable_unsloth_offloading # 禁止嵌入层卸载
--disable_unsloth_check # 跳过Unsloth的兼容性检查
```
#### **方法4：调整内存配置**
尝试通过以下方式减少显存占用：
1. 降低`batch_size`
2. 使用梯度累积（gradient_accumulation_steps）
3. 启用混合精度训练（fp16/bf16）
---
### **补充说明**
1. **关于Dropout的警告**
```bash
[WARNING] Unsloth: Dropout = 0 is supported for fast patching. You are using dropout = 0.01.
```
- 建议将Dropout设为0以获得最佳性能（需在训练参数中设置`--dropout 0`）
2. **PyTorch版本兼容性建议**
- 推荐使用PyTorch 2.0.x ~ 2.5.x版本
- 可通过`conda list torch`检查当前版本
---
如果问题仍未解决，建议：
1. 检查LLaMA-Factory和Unsloth的最新版本
2. 在社区提交完整的训练配置参数和复现步骤
3. 尝试在NVIDIA官方Docker环境（如`nvidia/cuda:12.2.0-base-ubuntu22.04`）中复现问题
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EnvMan源代码压缩包内容及功能解析
根据给定文件信息，我们需要生成关于“EnvMan-source.zip”这一压缩包的知识点。首先，由于提供的信息有限，我们无法直接得知EnvMan-source.zip的具体内容和功能，但可以通过标题、描述和标签中的信息进行推断。文件名称列表只有一个“EnvMan”，这暗示了压缩包可能包含一个名为EnvMan的软件或项目源代码。以下是一些可能的知识点：
### EnvMan软件/项目概览
EnvMan可能是一个用于环境管理的工具或框架，其源代码被打包并以“EnvMan-source.zip”的形式进行分发。通常，环境管理相关的软件用于构建、配置、管理和维护应用程序的运行时环境，这可能包括各种操作系统、服务器、中间件、数据库等组件的安装、配置和版本控制。
### 源代码文件说明
由于只有一个名称“EnvMan”出现在文件列表中，我们可以推测这个压缩包可能只包含一个与EnvMan相关的源代码文件夹。源代码文件夹可能包含以下几个部分：
- **项目结构**：展示EnvMan项目的基本目录结构，通常包括源代码文件（.c, .cpp, .java等）、头文件（.h, .hpp等）、资源文件（图片、配置文件等）、文档（说明文件、开发者指南等）、构建脚本（Makefile, build.gradle等）。
- **开发文档**：可能包含README文件、开发者指南或者项目wiki，用于说明EnvMan的功能、安装、配置、使用方法以及可能的API说明或开发者贡献指南。
- **版本信息**：在描述中提到了版本号“-1101”，这表明我们所见的源代码包是EnvMan的1101版本。通常版本信息会详细记录在版本控制文件（如ChangeLog或RELEASE_NOTES）中，说明了本次更新包含的新特性、修复的问题、已知的问题等。
### 压缩包的特点
- **命名规范**：标题、描述和标签中的一致性表明这是一个正式发布的软件包。通常，源代码包的命名会遵循一定的规范，如“项目名称-版本号-类型”，在这里类型是“source”。
- **分发形式**：以.zip格式的压缩包进行分发，是一种常见的软件源代码分发方式。虽然较现代的版本控制系统（如Git、Mercurial）通常支持直接从仓库克隆源代码，但打包成zip文件依然是一种便于存储和传输的手段。
### 可能的应用场景
- **开发环境配置**：EnvMan可能是用于创建、配置和管理开发环境的工具，这种工具在开发人员设置新的开发机或新的项目环境时非常有用。
- **自动化部署**：EnvMan可能包含自动化部署环境的脚本或命令，使得部署流程变得快捷且高效。
- **监控与维护**：作为环境管理工具，EnvMan可能还支持对环境的监控功能，包括系统资源监控、服务状态检查等，以保证生产环境的稳定性。
### 总结
尽管以上知识点是基于有限的信息进行的假设性推论，但EnvMan-source.zip包可能是一个用于环境管理的软件或项目的源代码包。该软件或项目可能包含构建和部署自动化环境的能力，以及对运行时环境的监控和维护。文件命名的一致性暗示这是一个正式的版本发布。如果要深入了解EnvMan的功能与用法，建议直接查看压缩包中的文档或源代码注释。同时，考虑到源代码的开发，我们还应该探究该项目所使用的技术栈、编程语言以及版本控制工具等，这将有助于进一步了解EnvMan的技术细节。
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Windows 11，作为微软最新的操作系统，不仅仅提供了一种现代的用户体验，而且加强了在企业环境中的安全性与生产力工具。其引入了全新的界面设计、改进的多任务处理以及对Android应用的支持，使它成为IT专业人