Issue with loading model
Code used:
model_id = "neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map = 'auto')
Output:
tokenizer_config.json:β100%
β50.9k/50.9kβ[00:00<00:00,β3.50MB/s]
tokenizer.json:β100%
β9.08M/9.08Mβ[00:00<00:00,β29.4MB/s]
special_tokens_map.json:β100%
β296/296β[00:00<00:00,β24.5kB/s]
config.json:β100%
β1.26k/1.26kβ[00:00<00:00,β111kB/s]
model.safetensors:β100%
β5.74G/5.74Gβ[01:53<00:00,β58.5MB/s]
/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/transformers/modeling_utils.py:4674: FutureWarning: _is_quantized_training_enabled
is going to be deprecated in transformers 4.39.0. Please use model.hf_quantizer.is_trainable
instead
warnings.warn(
Some weights of the model checkpoint at neuralmagic/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w4a16 were not used when initializing LlamaForCausalLM: ['model.layers.0.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.0.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.0.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.0.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.0.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.0.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.0.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.1.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.1.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.1.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.1.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.1.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.1.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.1.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.10.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.10.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.10.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.10.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.10.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.10.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.10.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.11.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.11.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.11.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.11.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.11.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.11.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.11.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.12.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.12.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.12.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.12.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.12.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.12.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.12.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.13.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.13.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.13.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.13.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.13.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.13.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.13.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.14.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.14.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.14.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.14.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.14.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.14.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.14.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.15.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.15.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.15.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.15.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.15.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.15.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.15.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.16.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.16.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.16.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.16.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.16.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.16.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.16.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.17.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.17.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.17.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.17.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.17.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.17.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.17.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.18.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.18.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.18.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.18.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.18.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.18.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.18.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.19.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.19.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.19.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.19.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.19.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.19.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.19.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.2.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.2.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.2.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.2.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.2.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.2.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.2.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.20.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.20.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.20.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.20.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.20.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.20.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.20.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.21.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.21.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.21.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.21.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.21.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.21.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.21.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.22.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.22.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.22.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.22.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.22.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.22.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.22.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.23.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.23.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.23.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.23.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.23.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.23.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.23.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.24.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.24.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.24.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.24.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.24.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.24.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.24.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.25.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.25.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.25.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.25.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.25.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.25.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.25.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.26.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.26.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.26.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.26.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.26.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.26.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.26.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.27.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.27.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.27.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.27.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.27.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.27.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.27.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.28.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.28.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.28.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.28.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.28.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.28.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.28.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.29.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.29.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.29.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.29.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.29.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.29.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.29.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.3.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.3.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.3.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.3.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.3.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.3.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.3.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.30.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.30.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.30.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.30.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.30.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.30.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.30.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.31.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.31.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.31.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.31.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.31.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.31.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.31.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.4.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.4.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.4.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.4.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.4.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.4.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.4.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.5.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.5.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.5.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.5.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.5.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.5.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.5.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.6.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.6.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.6.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.6.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.6.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.6.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.6.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.7.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.7.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.7.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.7.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.7.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.7.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.7.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.8.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.8.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.8.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.8.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.8.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.8.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.8.self_attn.v_proj.bias', 'model.layers.9.mlp.down_proj.bias', 'model.layers.9.mlp.gate_proj.bias', 'model.layers.9.mlp.up_proj.bias', 'model.layers.9.self_attn.k_proj.bias', 'model.layers.9.self_attn.o_proj.bias', 'model.layers.9.self_attn.q_proj.bias', 'model.layers.9.self_attn.v_proj.bias']
- This IS expected if you are initializing LlamaForCausalLM from the checkpoint of a model trained on another task or with another architecture (e.g. initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForPreTraining model).
- This IS NOT expected if you are initializing LlamaForCausalLM from the checkpoint of a model that you expect to be exactly identical (initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForSequenceClassification model).
Can anyone help me understand why the weights are not being loaded to these layers? Is it a naming issue?
It takes a long time to complete even if I ignore this warning and use it to generate text.
Any help would be greatly appreciated.
This model is meant to work in vLLM by default, but should work in transformers through the autogptq integration, so I'm not sure what the issue is. Maybe look into issues on the transformers repo with gptq