transformers加载模型问题

Question

使用modelscope下载预训练模型(Qwen3-0.6B)在本地，然后再通过transformers和PyTorch加载该模型并进行后续训练, 在transformers加载模型过程中出现问题, 并且时间越来越久,请问怎么解决

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

print("⌛️检查模型路径...")
model_path = "./qwen3-0.6B/qwen/Qwen3-0___6B" #模型路径
print("✅模型路径检查完成!")
print("⌛️加载分词器...")
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_path,local_files_only=True)
print("✅分词器加载完成!")
print("⌛️正在加载模型...")

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：
   - 问题核心在于使用transformers加载通过modelscope下载的预训练模型（Qwen3 - 0.6B）时出现了错误。这可能涉及到模型格式的兼容性、依赖项版本问题以及加载过程中的参数配置等方面。

2. 解决方案：
   - 首先，确保你已经正确安装了transformers和PyTorch，并且版本兼容。可以通过以下命令检查版本：
   bash pip show transformers pip show torch
   - 对于通过modelscope下载的模型，它可能有特定的目录结构和格式要求。你需要了解该模型的文档，确定其正确的加载方式。
   - 一般来说，加载模型可以使用AutoModel类。例如：
   ```python
   from transformers import AutoModel

   model = AutoModel.from_pretrained(‘path/to/Qwen3-0.6B’)
   - 这里的`path/to/Qwen3-0.6B`需要替换为你实际下载模型的路径。 - 如果遇到权限问题，确保你对模型所在目录有足够的读写权限。 - 另外，检查是否缺少必要的依赖项，比如特定的处理器（如`AutoTokenizer`等）。如果需要，可以先加载分词器：python
   from transformers import AutoTokenizer

   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(‘path/to/Qwen3-0.6B’)
   `` 3. 不同解决方案的优缺点： - **直接使用AutoModel.from_pretrained**： - **优点**：简单直接，符合transformers库的常规使用方式，大多数预训练模型都可以通过这种方式加载。 - **缺点**：对于一些特殊格式或有特定加载要求的模型可能不适用，如果模型的加载逻辑复杂，这种方式可能无法满足全部需求。 - **深入研究模型文档并按要求加载**： - **优点**：能够准确按照模型开发者的意图加载模型，确保模型的正确初始化和使用。 - **缺点**：需要花费更多时间去研究模型文档，对于一些文档不清晰或复杂的模型，理解和实现加载过程可能会比较困难。 4. 总结： - 加载通过modelscope下载的预训练模型到transformers中，关键在于确保环境配置正确、了解模型的加载要求以及正确设置加载路径。通过合理使用AutoModel`类和相关工具，并结合模型文档进行操作，一般可以解决加载模型时出现的问题。

请注意，具体的解决方法还需要根据实际出现的错误信息进行调整。如果在加载过程中出现具体的报错信息，如KeyError、ModuleNotFoundError等，可以根据报错信息进一步针对性地解决问题。

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。