本文主要是介绍AutoModelForCausalLM.from_pretrained 函数调用本地权重报错，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 1、代码报错的位置（前情提要）
- finetune_lora.sh
- fintune_clm_lora.py
- 2、报错截图
- 2.1、huggingfaces上的 meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
- 2.2、服务器上模型文件路径
- 3、特别注意事项
1、代码报错的位置（前情提要）
在终端直接运行finetune_lora.sh文件，–model_name_or_path该参数是指定加载的模型权重，可以是huggingface上的model_name，也可以使本地保存模型权重的路径。
使用默认的模型参数配置是（meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf），该情况下模型权重会直接去huggingface官网上去下载。
finetune_lora.sh
fintune_clm_lora.py
–model_name_or_path 参数会在这里作为 AutoModelForCausalLM.from_pretrained 函数的参数
2、报错截图
服务器无法直接访问huggingface网站，因此只能采用指定本地模型路径的方法。（需要先申请并下载模型权重）
2.1、huggingfaces上的 meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
这个是需要去meta website申请之后，再在huggingface的meta_llama项目下再提交一次信息才可以查看和下载这些信息
权重文件有【.safetensor】 【.bin】两种，默认是加载.safetensor权重文件
2.2、服务器上模型文件路径
两种权重其实都可以使用，大小都一致，要想只使用.bin权重文件，需要删除.safetensor文件和对应的.safetensor.index.json文件才可以。
3、特别注意事项
若只想使用.bin权重文件，但是.bin.index.json文件有残留，运行就会报错找不到.safetensor权重文件。
可以侧面看出AutoModelForCausalLM.from_pretrained 函数是根据json文件进行读取对应的权重文件（同门李伟发现！）
这篇关于AutoModelForCausalLM.from_pretrained 函数调用本地权重报错的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
