首页
/ Intel Extension for Transformers中trust_remote_code参数问题解析

Intel Extension for Transformers中trust_remote_code参数问题解析

2025-07-03 08:03:51作者:咎竹峻Karen

Intel Extension for Transformers是一个针对英特尔硬件优化的Transformer模型加速库。近期在实现英特尔GPU支持时,开发者遇到了一个关于trust_remote_code参数的特殊问题。

问题背景

在使用Qwen/Qwen-7B这类包含自定义代码的模型时,Hugging Face Transformers通常会要求用户显式设置trust_remote_code=True参数,以允许执行远程仓库中的自定义代码。然而,在Intel Extension for Transformers的早期版本中,这个参数似乎被忽略了,导致模型加载时仍然会弹出警告提示。

技术细节分析

这个问题源于库中对from_pretrained方法的封装处理。在原始实现中,trust_remote_code参数没有正确传递给底层的Transformers加载机制。这会导致两个主要影响:

  1. 用户需要手动确认执行远程代码,即使已经设置了参数
  2. 对于依赖自定义代码的模型,可能导致加载失败或功能异常

解决方案

英特尔团队迅速响应并修复了这个问题。修复后的代码实现确保trust_remote_code参数能够正确传递。以下是优化后的使用示例:

import intel_extension_for_pytorch as ipex
from intel_extension_for_transformers.transformers.modeling import AutoModelForCausalLM
from transformers import AutoTokenizer
import torch

device = "xpu"
model_name = "Qwen/Qwen-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
prompt = "Once upon a time, there existed a little girl,"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids.to(device)

qmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, 
                                            load_in_4bit=True, 
                                            device_map="xpu", 
                                            trust_remote_code=True)

qmodel = ipex.optimize_transformers(qmodel, 
                                  inplace=True, 
                                  dtype=torch.float16, 
                                  quantization_config={}, 
                                  device="xpu")

output = qmodel.generate(inputs)

最佳实践建议

  1. 对于包含自定义代码的模型,始终明确设置trust_remote_code=True
  2. 确保使用最新版本的Intel Extension for Transformers
  3. 在模型加载后进行ipex优化以获得最佳性能
  4. 注意设备映射设置与实际的硬件配置匹配

性能优化提示

通过ipex.optimize_transformers对模型进行优化可以显著提升推理性能。建议根据实际硬件能力选择合适的dtype和量化配置。对于英特尔GPU设备,使用xpu作为设备标识可以获得最佳的硬件加速效果。

这个问题的高效解决体现了Intel Extension for Transformers项目对开发者反馈的快速响应能力,也展示了该项目持续优化用户体验的承诺。

登录后查看全文
热门项目推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
923
551
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
421
392
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.3 K
easy-eseasy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8