ValueError: Model architectures ['Qwen3ForCausalLM'] are not supported for now. Supported architectures: dict_keys(['AquilaModel', 'AquilaForCausalLM', 'ArcticForCausalLM', 'BaiChuanForCausalLM', 'BaichuanForCausalLM', 'BloomForCausalLM', 'CohereForCausalLM', 'DbrxForCausalLM', 'DeciLMForCausalLM', 'DeepseekForCausalLM', 'DeepseekV2ForCausalLM', 'ExaoneForCausalLM', 'FalconForCausalLM', 'GemmaForCausalLM', 'Gemma2ForCausalLM', 'GPT2LMHeadModel', 'GPTBigCodeForCausalLM', 'GPTJForCausalLM', 'GPTNeoXForCausalLM', 'GraniteForCausalLM', 'GraniteMoeForCausalLM', 'InternLMForCausalLM', 'InternLM2ForCausalLM', 'InternLM2VEForCausalLM', 'JAISLMHeadModel', 'JambaForCausalLM', 'LlamaForCausalLM', 'LLaMAForCausalLM', 'MambaForCausalLM', 'FalconMambaForCausalLM', 'MiniCPMForCausalLM', 'MiniCPM3ForCausalLM', 'MistralForCausalLM', 'MixtralForCausalLM', 'QuantMixtralForCausalLM', 'MptForCausalLM', 'MPTForCausalLM', 'NemotronForCausalLM', 'OlmoForCausalLM', 'OlmoeForCausalLM', 'OPTForCausalLM', 'OrionForCausalLM', 'PersimmonForCausalLM', 'PhiForCausalLM', 'Phi3ForCausalLM', 'Phi3SmallForCausalLM', 'PhiMoEForCausalLM', 'Qwen2ForCausalLM', 'Qwen2MoeForCausalLM', 'RWForCausalLM', 'StableLMEpochForCausalLM', 'StableLmForCausalLM', 'Starcoder2ForCausalLM', 'SolarForCausalLM', 'XverseForCausalLM', 'BartModel', 'BartForConditionalGeneration', 'Florence2ForConditionalGeneration', 'BertModel', 'RobertaModel', 'XLMRobertaModel', 'Gemma2Model', 'LlamaModel', 'MistralModel', 'Qwen2Model', 'Qwen2ForRewardModel', 'Qwen2ForSequenceClassification', 'LlavaNextForConditionalGeneration', 'Phi3VForCausalLM', 'Qwen2VLForConditionalGeneration', 'Blip2ForConditionalGeneration', 'ChameleonForConditionalGeneration', 'ChatGLMModel', 'ChatGLMForConditionalGeneration', 'FuyuForCausalLM', 'H2OVLChatModel', 'InternVLChatModel', 'Idefics3ForConditionalGeneration', 'LlavaForConditionalGeneration', 'LlavaNextVideoForConditionalGeneration', 'LlavaOnevisionForConditionalGeneration', 'MiniCPMV', 'MolmoForCausalLM', 'NVLM_D', 'PaliGemmaForConditionalGeneration', 'PixtralForConditionalGeneration', 'QWenLMHeadModel', 'Qwen2AudioForConditionalGeneration', 'UltravoxModel', 'MllamaForConditionalGeneration', 'EAGLEModel', 'MedusaModel', 'MLPSpeculatorPreTrainedModel'])

<think>我们正在解决两个问题：1.requests.exceptions.ConnectionError:无法连接到HuggingFace（网络不可达）2.ValueError:Modelarchitectures['Qwen3ForCausalLM']不被支持针对第一个问题，我们可以从网络连接方面入手，包括设置镜像、检查网络、使用代理等。针对第二个问题，是因为vLLM目前尚未支持Qwen3ForCausalLM架构，需要等待vLLM更新或使用其他方法。下面将分步骤提供解决方案。</think> ### 解决Hugging Face连接失败与模型架构不支持问题 #### 一、解决Hugging Face连接失败（requests.exceptions.ConnectionError） 当出现`Network is unreachable`错误时，通常源于网络配置或环境问题，请按顺序尝试以下方案： **1. 镜像源加速（推荐首选方案）** ```bash # 临时设置镜像源 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com # 永久设置（添加到shell配置文件） echo "export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` → 验证配置：`curl https://hf-mirror.com/api/status`应返回200状态[^1] **2. DNS解析修复** ```bash # 检查域名解析 nslookup huggingface.co # 若解析失败，更换DNS（临时）： echo "nameserver 8.8.8.8" | sudo tee /etc/resolv.conf ``` **3. 代理配置（企业网络环境适用）** ```bash # 设置代理（替换实际IP和端口） export https_proxy=http://192.168.1.10:7890 export http_proxy=http://192.168.1.10:7890 # 关闭SSL验证（仅临时测试） export CURL_CA_BUNDLE="" ``` **4. 端口连通性测试** ```bash # 测试443端口连通性 telnet huggingface.co 443 # 若返回"Connection refused"，需开放防火墙： sudo ufw allow out 443/tcp ``` #### 二、解决模型架构不支持错误（ValueError） `Qwen3ForCausalLM`尚未被vLLM原生支持，需用变通方案： **方案1：转换模型格式（推荐）** ```bash pip install transformers python -c "from transformers import AutoModel; AutoModel.from_pretrained('Qwen/Qwen3-8B').save_pretrained('./qwen_converted')" ``` → 加载转换后模型： ```python from vLLM import LLM llm = LLM("qwen_converted") # 使用本地路径[^2] ``` **方案2：自定义模型加载器** ```python from vLLM.model_executor.models.qwen import Qwen3ForCausalLM from vLLM.engine.arg_utils import EngineArgs # 注册自定义架构 EngineArgs.register_model("Qwen3ForCausalLM", Qwen3ForCausalLM) # 初始化引擎 engine_args = EngineArgs(model="Qwen/Qwen3-8B") engine = LLMEngine.from_engine_args(engine_args) ``` **方案3：等待官方支持（监控更新）** 1. 查看vLLM GitHub的[模型支持列表](https://github.com/vllm-project/vLLM/blob/main/docs/models/supported_models.md) 2. 订阅[Qwen3开发进度](https://github.com/vllm-project/vLLM/pull/4201) #### 三、完整问题排查流程 ```mermaid graph TD A[连接失败错误] --> B{是否配置镜像源？} B -->|否| C[设置HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com] B -->|是| D{是否域名解析正常？} D -->|否| E[更换DNS服务器] D -->|是| F{端口443是否可达？} F -->|否| G[配置代理或开放端口] F -->|是| H[测试证书有效性] I[架构不支持错误] --> J{是否转换模型？} J -->|是| K[转换为vLLM兼容格式] J -->|否| L[注册自定义加载器] ``` #### 四、验证解决方案 ```python import requests from vLLM import LLM # 测试网络连接 try: r = requests.get("https://hf-mirror.com", timeout=5) print(f"✅ 网络连接正常 (状态码: {r.status_code})") except Exception as e: print(f"❌ 连接失败: {str(e)}") # 测试模型加载 try: llm = LLM("qwen_converted") # 使用转换后的模型路径 print("✅ 模型加载成功") except ValueError as ve: print(f"❌ 架构不支持: {str(ve)}") ``` > **注意**：当使用企业网络时，可能需要联系IT部门开通`huggingface.co`的白名单（IP段：`167.86.94.0/24`）