Open-Sora项目模型加载问题的解决方案解析
2025-05-08 08:52:49作者:秋泉律Samson
Open-Sora作为开源的AI视频生成项目,在其1.1版本发布后,用户在使用预训练模型进行推理时遇到了模型加载问题。本文将深入分析该问题的技术背景和解决方案。
问题背景
当用户尝试使用Open-Sora 1.1的预训练模型运行推理脚本时,发现现有的检查点工具(ckpt_utils.py)无法正确处理.safetensors格式的模型文件。这是由于项目初始版本主要支持传统的.ckpt或.pth格式,而1.1版本采用了更安全的.safetensors格式。
技术原理
.safetensors是Hugging Face推出的一种新型模型存储格式,相比传统PyTorch格式具有以下优势:
- 安全性:避免恶意代码执行风险
- 加载速度:支持快速懒加载
- 跨平台:与框架无关的存储格式
解决方案
项目维护者提供了简洁有效的修改方案,只需在ckpt_utils.py文件中添加特定代码段:
elif ckpt_path.endswith(".safetensors"):
from safetensors.torch import load_file
state_dict = load_file(ckpt_path)
missing_keys, unexpected_keys = model.load_state_dict(state_dict, strict=False)
print(f"Missing keys: {missing_keys}")
print(f"Unexpected keys: {unexpected_keys}")
这段代码实现了:
- 识别.safetensors后缀
- 使用专用加载器读取文件
- 非严格模式加载状态字典
- 输出键值匹配情况
实践建议
- 确保已安装safetensors包:
pip install safetensors
- 加载后检查missing_keys和unexpected_keys输出
- 对于生产环境,建议测试加载后模型的推理效果
- 关注项目更新,官方已将该修复合并入主分支
总结
Open-Sora项目从1.0到1.1的格式变化反映了AI社区对模型安全性的重视。理解不同模型格式的特点及加载方式,对于深度学习工程师来说是必备技能。随着生态发展,预计.safetensors将成为更多项目的首选格式。
对于Open-Sora用户,及时更新工具脚本并了解格式变化背后的技术考量,将有助于更好地使用这一强大的视频生成框架。
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