llava批量qa报错

Question

服务器本地上传了llava-v1.5-7b并处理好了视觉权重文件，但是llava跑 CLI 推理能成功，跑 batch QA 脚本总是报错。这是为什么？

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 本地服务器已成功上传llava - v1.5 - 7b并处理好视觉权重文件。
   - CLI推理能成功，但batch QA脚本总是报错，需要找出报错原因。

2. 解决方案：
   - 检查依赖：

   • 确保batch QA脚本所依赖的所有库都已正确安装且版本兼容。例如，可能需要检查torch、transformers等相关库的版本。可以使用以下命令查看torch版本：
     python import torch print(torch.__version__)
   • 查看是否有缺少的库，如果缺少，可以使用pip install命令安装。比如缺少numpy库，就运行pip install numpy。
   • 输入数据检查：
   • 确认batch QA脚本的输入数据格式是否正确。batch QA通常需要输入一批问题和对应的图像等数据。检查数据是否按照脚本要求的格式进行整理，例如图像路径是否正确，问题是否为预期的格式（如字符串）。
   • 可以通过打印输入数据的相关信息来调试，比如在脚本开头添加如下代码：
     python print("Input questions:", questions) print("Input images:", images)
   • 其中questions和images是假设的输入数据变量名，实际使用时根据你的代码修改。
   • 脚本代码逻辑检查：
   • 仔细查看batch QA脚本的代码逻辑。可能存在一些条件判断、循环或者函数调用的错误。
   • 例如，检查推理部分的代码是否正确调用了模型，是否正确传递了参数。以一个简单的推理代码片段为例：
     ```python
     from llava.model import LlavaLlamaForCausalLM

   model = LlavaLlamaForCausalLM.from_pretrained(‘path/to/llava - v1.5 - 7b’)
   output = model(inputs)
   `` - 这里inputs是输入数据，要确保其格式正确且符合模型要求。检查from_pretrained`函数的参数是否正确，模型加载是否成功。如果模型加载失败，可能会抛出异常导致batch QA报错。
   3. 不同解决方案的优缺点：
   - 检查依赖：
   - 优点：简单直接，如果是依赖问题，很容易定位并解决。
   - 缺点：需要对所使用的库有一定了解，可能需要查找相关文档确定正确版本。
   - 输入数据检查：
   - 优点：能直接发现数据格式等方面的问题，针对性强。
   - 缺点：可能需要对输入数据的生成和整理过程进行回顾，比较繁琐。
   - 脚本代码逻辑检查：
   - 优点：深入到脚本内部，全面排查逻辑错误。
   - 缺点：对代码熟悉程度要求高，需要仔细阅读和分析代码，可能耗费较多时间。
   4. 总结：
   - 当llava跑CLI推理成功但batch QA脚本报错时，要从依赖、输入数据和脚本代码逻辑这几个方面进行排查。通过检查依赖确保运行环境正常，检查输入数据保证格式正确，检查代码逻辑找出潜在的错误，逐步定位并解决问题。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。