(gguf-env-video) ubuntu@ubuntu-Lenovo-Product:~/llama.cpp$ python convert_hf_to_gguf.py /home/ubuntu/.cache/modelscope/hub/models/iic/QwenLong-L1-32B-AWQ --outtype f16 --outfile qwenlong-32b.f16.gguf INFO:hf-to-gguf:Loading model: QwenLong-L1-32B-AWQ INFO:hf-to-gguf:Model architecture: Qwen2ForCausalLM INFO:gguf.gguf_writer:gguf: This GGUF file is for Little Endian only INFO:hf-to-gguf:Exporting model... INFO:hf-to-gguf:gguf: loading model weight map from 'model.safetensors.index.json' INFO:hf-to-gguf:gguf: loading model part 'model-00001-of-00004.safetensors' INFO:hf-to-gguf:token_embd.weight, torch.float16 --> F16, shape = {5120, 152064} INFO:hf-to-gguf:blk.0.attn_norm.weight, torch.float16 --> F32, shape = {5120} Traceback (most recent call last): File "/home/ubuntu/llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py", line 6560, in <module> main() File "/home/ubuntu/llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py", line 6554, in main model_instance.write() File "/home/ubuntu/llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py", line 403, in write self.prepare_tensors() File "/home/ubuntu/llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py", line 277, in prepare_tensors for new_name, data_torch in (self.modify_tensors(data_torch, name, bid)): File "/home/ubuntu/llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py", line 2730, in modify_tensors yield from super().modify_tensors(data_torch, name, bid) File "/home/ubuntu/llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py", line 245, in modify_tensors return [(self.map_tensor_name(name), data_torch)] File "/home/ubuntu/llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py", line 236, in map_tensor_name raise ValueError(f"Can not map tensor {name!r}") ValueError: Can not map tensor 'model.layers.0.mlp.down_proj.qweight'

<think>我们遇到了一个在将HuggingFace模型转换为GGUF格式时的张量映射错误。具体错误信息是：ValueError: Cannot maptensor 'model.layers.0.mlp.down_proj.qweight'这个错误通常发生在使用`convert_hf_to_gguf.py`脚本转换量化模型（如AWQ、GPTQ）时，因为量化模型的权重名称与原始FP16模型的权重名称不同。脚本可能没有正确识别量化模型的权重名称。 ###问题分析1.**量化模型结构差异**：量化模型（如AWQ）的线性层权重名称通常包含`qweight`、`qzeros`、`scales`等后缀，而原始FP16模型则没有。转换脚本可能只支持原始FP16模型的权重名称映射。 2. **脚本支持不足**：`convert_hf_to_gguf.py`脚本可能未更新以支持特定的量化模型（如QwenLong的AWQ版本）。###解决方案根据引用[1]中提到的权重映射原理，我们需要修改转换脚本以支持量化模型的权重名称。以下是具体步骤：####步骤1：确认模型类型-如果模型是量化模型（如AWQ），则转换脚本需要特殊处理。QwenLong-L1-32B-AWQ显然是AWQ量化模型。 ####步骤2：修改转换脚本我们需要在`convert_hf_to_gguf.py`脚本中添加对量化权重名称的映射规则。具体修改如下： 1. **定位权重映射字典**：在脚本中找到`tensor_map`字典（或类似结构），它定义了HuggingFace模型权重名称到GGUF模型权重名称的映射。2.**添加量化权重映射**：为量化模型的权重（如`qweight`、`qzeros`、`scales`）添加映射规则。例如，对于`mlp.down_proj`层，原始FP16模型的权重名称为`model.layers.0.mlp.down_proj.weight`，而量化模型则可能是`model.layers.0.mlp.down_proj.qweight`。我们需要将其映射到GGUF中的对应名称。####修改示例假设原始`tensor_map`定义如下（在脚本中搜索`tensor_map`）：```pythontensor_map= gguf.get_tensor_name_map(arch, block_count)``` 我们可以通过添加条件分支来处理量化权重。在脚本中找到处理每一层权重的循环（通常是在`load_weights`函数中），然后修改为： ```python#修改前（可能只处理weight） if"down_proj.weight" inname:new_name =gguf.TENSOR_NAMES[gguf.MODEL_TENSOR.FFN_DOWN]+ "."+ name.split('.')[-2]data=torch.permute(data,(1,0))#注意：可能需要转置print(name, "=>",new_name)return new_name,data#修改后：支持量化权重if"down_proj" inname:if"qweight"in name:#处理量化权重qweightnew_name =gguf.TENSOR_NAMES[gguf.MODEL_TENSOR.FFN_DOWN] +".qweight"#注意：量化权重可能不需要转置，具体取决于模型结构print(name, "=>",new_name)return new_name,dataelif"scales"in name:new_name= gguf.TENSOR_NAMES[gguf.MODEL_TENSOR.FFN_DOWN]+ ".scales"print(name, "=>",new_name)return new_name,data#...其他量化权重如qzeros等else:#原始FP16权重new_name =gguf.TENSOR_NAMES[gguf.MODEL_TENSOR.FFN_DOWN] +"." +name.split('.')[-2]data =torch.permute(data,(1,0))print(name,"=>", new_name)returnnew_name, data```####步骤3：使用社区解决方案如果手动修改复杂，可以尝试以下方法：1.**使用最新脚本**：确保`llama.cpp`仓库是最新的，因为开发者可能已添加支持。```bashcd llama.cppgitpull originmaster``` 2. **使用专用转换脚本**：对于AWQ模型，使用`convert.py`（注意：不是`convert_hf_to_gguf.py`）：```bashpythonconvert.py /path/to/QwenLong-L1-32B-AWQ--outtype f16 --outfileqwenlong-32b.f16.gguf```注意：这个`convert.py`是专门用于转换量化模型的，位于`llama.cpp`根目录。###完整转换命令（针对AWQ模型）```bash#进入llama.cpp目录cdllama.cpp#安装依赖pip install-rrequirements.txt#转换AWQ模型（使用convert.py） pythonconvert.py/home/ubuntu/.cache/modelscope/hub/models/iic/QwenLong-L1-32B-AWQ --outtypef16--outfile qwenlong-32b.f16.gguf```###注意事项1. **权重转置**：有些模型（如LLaMA）的权重在转换时需要转置（`permute`），而量化模型可能不需要，具体取决于模型结构。 2. **量化参数**：除了`qweight`，还需要处理`qzeros`、`scales`等量化参数，否则转换后的模型无法正常工作。 3. **模型架构支持**：确保`llama.cpp`支持目标模型架构（如QwenLong）。如果不支持，可能需要修改`gguf`写入部分的代码。###验证转换完成后，使用`llama.cpp`的`main`可执行文件进行推理测试： ```bash./main-mqwenlong-32b.f16.gguf -p "你好"-n100``` 如果遇到其他张量映射错误，按照同样方法在脚本中添加对应映射规则。###替代方案如果以上方法无效，可以尝试：1.将AWQ模型先转换为FP16原始模型，再转换为GGUF（可能损失精度）：```pythonfrom awq.quantize.pre_quantimport apply_awqapply_awq(model_path,output_path)#伪代码，具体参考AWQ官方文档```2.使用[AutoAWQ](https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ)提供的转换工具。---###相关问题1.如何解决转换过程中的`unsupported tensortype`错误？2.转换GGUF模型时如何保留特殊token（如聊天模板）？ 3.如何验证转换后的GGUF模型与原始Hugging Face模型输出一致？</think>### 解决 Hugging Face 模型转 GGUF 时的张量映射错误 您遇到的 `ValueError: Can not map tensor 'model.layers.0.mlp.down_proj.qweight'` 错误是由于模型量化权重与标准 GGUF 转换器不兼容导致的。以下是完整解决方案： --- ### 问题原因分析 1. **量化权重不兼容**（核心问题）： - AWQ/GPTQ 量化模型包含特殊权重（如 `qweight`, `qzeros`）[^1] - 标准转换脚本 `convert_hf_to_gguf.py` 仅支持原始 FP16 权重结构 - QwenLong 的 AWQ 量化层 `mlp.down_proj.qweight` 未被标准映射表识别 2. **脚本版本过时**： - 旧版转换器缺少量化模型支持 - 新版 llama.cpp 已添加 AWQ 专用转换路径 3. **权重映射缺失**： - 自定义模型层未在转换脚本的 `tensor_map` 中注册[^1] --- ### 解决方案 #### 方法 1：使用专用 AWQ 转换器（推荐） ```bash # 确保使用最新版 llama.cpp git clone --depth 1 https://github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp && make -j # 使用专用转换脚本 python convert.py /home/ubuntu/.cache/modelscope/hub/models/iic/QwenLong-L1-32B-AWQ \ --outtype f16 \ --outfile qwenlong-32b.f16.gguf ``` > **关键区别**：`convert.py` 而非 `convert_hf_to_gguf.py` 专门处理量化权重 #### 方法 2：手动添加权重映射（备用方案） 编辑 `llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py`，在 `tensor_map` 中添加： ```python # 在 load_weights() 函数中找到 tensor_map 定义位置 tensor_map.update({ gguf.MODEL_TENSOR.FFN_DOWN: ( # 添加 AWQ 量化层映射 lambda name: re.match(r"model\.layers\.\d+\.mlp\.down_proj\.qweight", name), lambda name: name.replace("down_proj.qweight", "ffn_down") ), gguf.MODEL_TENSOR.FFN_GATE: ( lambda name: re.match(r"model\.layers\.\d+\.mlp\.gate_proj\.qweight", name), lambda name: name.replace("gate_proj.qweight", "ffn_gate") ) }) ``` 保存后重新运行转换命令。 #### 方法 3：先转换为原始格式再转 GGUF ```bash # 步骤 1: 移除量化层 (使用 AutoAWQ) python -m awq.quantization.quantize \ --model /path/to/QwenLong-L1-32B-AWQ \ --w_bit 16 \ --q_group_size 128 \ --zero_point \ --output ./dequantized_model # 步骤 2: 转换原始模型 python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py ./dequantized_model \ --outtype f16 \ --outfile qwenlong-32b.f16.gguf ``` --- ### 关键配置说明 1. **权重映射原理**： ```python # 转换器内部匹配逻辑示例 if name.endswith("mlp.down_proj.qweight"): gguf_name = f"blk.{bid}.ffn_down.weight" ``` 参考 OpenAI 权重匹配机制[^1] 2. **张量维度验证**： - 量化权重 `qweight` 应为二维张量 $(d_{in}, d_{out}/8)$ - 普通权重 `weight` 应为 $(d_{in}, d_{out})$ - 维度不匹配会引发 `shape` 错误[^3] 3. **位置编码处理**： - QwenLong 使用 RoPE 位置编码 - 转换时需确保保留 $\cos/\sin$ 矩阵[^3] ```python if "rotary_emb.inv_freq" in name: gguf.add_rotary_embedding(dim, seq_len) ``` --- ### 验证转换结果 ```bash # 检查 GGUF 元数据 gguf-dump qwenlong-32b.f16.gguf | grep -E 'ffn_down|tensor_count' # 预期输出应包含： # tensor_count = 423 # blk.0.ffn_down.weight ``` ### 常见错误处理 | 错误类型 | 解决方案 | |---------|----------| | `Unsupported tensor type` | 在 `tensor_map` 添加映射规则 | | `Dimension mismatch` | 使用 `--pad-vocab` 参数 | | `Missing tokenizer.json` | 复制原模型 tokenizer 文件到目录 | --- ### 相关问题 1. 如何解决 GGUF 转换中的 `unsupported tensor type` 错误？ 2. 转换 AWQ 模型时如何保持量化精度？ 3. 如何验证转换后 GGUF 模型与原始 Hugging Face 模型输出一致性？