Align-Anything项目中Janus模型训练时的异常空行问题解析
2025-06-24 01:57:03作者:伍霜盼Ellen
在Align-Anything项目使用过程中,部分开发者在训练Janus模型时遇到了终端输出异常空行的问题。本文将从技术角度分析该问题的成因和解决方案。
问题现象
当用户执行Janus模型训练脚本时,终端会输出大量无意义的空行。这种现象主要出现在以下两种场景:
- 使用Janus-pro创建训练数据集时(对应脚本:projects/janus/supservised_tokenize.sh)
- 执行Janus模型微调脚本时(对应脚本:scripts/janus_sft.sh)
问题根源
经过分析,该问题与transformers库的安装状态有关。虽然用户保持相同的库版本(transformers 4.43.0),但库文件的完整性可能因某些原因受损,导致日志输出模块出现异常。
解决方案
用户通过以下步骤成功解决了该问题:
- 卸载现有transformers库
- 重新安装相同版本的transformers库
这个解决方案表明问题并非由版本冲突引起,而是库文件本身的完整性存在问题。
技术建议
对于类似问题,我们建议开发者:
- 首先检查日志输出模块的配置
- 验证相关依赖库的完整性
- 考虑使用虚拟环境隔离不同项目的依赖
- 在出现异常输出时,尝试重新安装相关依赖库
总结
这类问题提醒我们,在深度学习项目开发中,除了关注代码逻辑和版本兼容性外,还需要注意依赖库的安装状态。简单的重新安装操作往往能解决许多看似复杂的问题。对于Align-Anything项目用户,如果在Janus模型训练过程中遇到类似问题,可以优先尝试重新安装transformers库。
该问题的解决也体现了开源社区协作的优势,用户通过issue反馈和讨论,快速定位并解决了问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
9
1
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
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147