#
استكشاف الأخطاء وإصلاحها

تحدث الأخطاء أحيانًا، لكننا هنا للمساعدة! يغطي هذا الدليل بعض المشكلات الأكثر شيوعًا التي واجهناها وكيفية حلها. مع ذلك، لا يُقصد بهذا الدليل أن يكون مجموعة شاملة لكل مشكلات 🤗 Transformers. لمزيد من المساعدة في استكشاف مشكلتك وإصلاحها، جرب ما يلي:

1. اطلب المساعدة على المنتديات. هناك فئات محددة يمكنك نشر سؤالك فيها، مثل المبتدئين أو 🤗 Transformers. تأكد من كتابة منشور جيد وواضح على المنتدى مع بعض التعليمات البرمجية القابلة للتكرار لزيادة احتمالية حل مشكلتك!

2. قم بإنشاء مشكلة في مستودع 🤗 Transformers إذا كانت هناك مشكلة متعلقة بالمكتبة. حاول تضمين أكبر قدر ممكن من المعلومات التي تصف المشكلة لمساعدتنا في معرفة ما هو الخطأ وكيفية إصلاحه.

3. تحقق من دليل الترحيل إذا كنت تستخدم إصدارًا أقدم من مكتبة 🤗 Transformers حيث تم إدخال بعض التغييرات المهمة بين الإصدارات.

للحصول على مزيد من التفاصيل حول استكشاف الأخطاء وإصلاحها والحصول على المساعدة، راجع الفصل 8 من دورة Hugging Face.

##
بيئات جدار الحماية

بعض وحدات معالجة الرسومات (GPU) على السحابة وإعدادات الشبكة الداخلية محمية بجدار حماية من الاتصالات الخارجية، مما يؤدي إلى حدوث خطأ في الاتصال. عندما تحاول تعليمات البرنامج النصي تنزيل أوزان النموذج أو مجموعات البيانات، سيتوقف التنزيل ثم ينتهي بخطأ مثل:

    ValueError: Connection error, and we cannot find the requested files in the cached path.
    Please try again or make sure your Internet connection is on.

في هذه الحالة، يجب محاولة تشغيل 🤗 Transformers في وضع عدم الاتصال لتجنب خطأ الاتصال.

##
CUDA نفاد الذاكرة

يمكن أن يكون تدريب النماذج الكبيرة التي تحتوي على ملايين المعلمات أمرًا صعبًا بدون الأجهزة المناسبة. أحد الأخطاء الشائعة التي قد تواجهها عند نفاد ذاكرة GPU هو:

    CUDA out of memory. Tried to allocate 256.00 MiB (GPU 0; 11.17 GiB total capacity; 9.70 GiB already allocated; 179.81 MiB free; 9.85 GiB reserved in total by PyTorch)

فيما يلي بعض الحلول المحتملة التي يمكنك تجربتها لتقليل استخدام الذاكرة:

- قلل من قيمة `per_device_train_batch_size` في `TrainingArguments`.

- حاول استخدام `gradient_accumulation_steps` في `TrainingArguments` لزيادة حجم الدُفعة بشكل فعال.

راجع دليل [الأداء](performance) لمزيد من التفاصيل حول تقنيات توفير الذاكرة.

##
عدم القدرة على تحميل نموذج TensorFlow محفوظ

تقوم طريقة TensorFlow model.save بحفظ النموذج بالكامل - الهندسة المعمارية، الأوزان، تكوين التدريب - في ملف واحد. ومع ذلك، عند تحميل ملف النموذج مرة أخرى، قد تواجه خطأ لأن مكتبة 🤗 Transformers قد لا تقوم بتحميل جميع الكائنات المتعلقة بـ TensorFlow في ملف النموذج. لتجنب المشكلات المتعلقة بحفظ وتحميل نماذج TensorFlow، نوصي بما يلي:

- احفظ أوزان النموذج كملف `h5` باستخدام `model.save_weights` ثم أعد تحميل النموذج باستخدام `from_pretrained()`:

    >>> from transformers import TFPreTrainedModel
    >>> from tensorflow import keras

    >>> model.save_weights("some_folder/tf_model.h5")
    >>> model = TFPreTrainedModel.from_pretrained("some_folder")

- احفظ النموذج باستخدام `~TFPretrainedModel.save_pretrained` وقم بتحميله مرة أخرى باستخدام `from_pretrained()`:

    >>> from transformers import TFPreTrainedModel

    >>> model.save_pretrained("path_to/model")
    >>> model = TFPreTrainedModel.from_pretrained("path_to/model")

##
ImportError

خطأ شائع آخر قد تواجهه، خاصة إذا كان نموذجًا تم إصداره حديثًا، هو `ImportError`:

    ImportError: cannot import name 'ImageGPTImageProcessor' from 'transformers' (unknown location)

بالنسبة لأنواع الأخطاء هذه، تحقق من أن لديك أحدث إصدار من مكتبة Hugging Face Transformers مثبتًا للوصول إلى أحدث النماذج:

    pip install transformers --upgrade

##
خطأ CUDA: تم تشغيل التأكيد على جانب الجهاز

في بعض الأحيان، قد تواجه خطأ CUDA عامًا حول خطأ في كود الجهاز.

    RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

يجب عليك محاولة تشغيل الكود على وحدة المعالجة المركزية (CPU) أولاً للحصول على رسالة خطأ أكثر دقة. أضف متغير البيئة التالي في بداية كودك للتبديل إلى وحدة المعالجة المركزية:

    >>> import os

    >>> os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""

الخيار الآخر هو الحصول على تتبع مكدس أفضل من GPU. أضف متغير البيئة التالي في بداية كودك للحصول على تتبع المكدس للإشارة إلى مصدر الخطأ:

    >>> import os

    >>> os.environ["CUDA_LAUNCH_BLOCKING"] = "1"

##
إخراج غير صحيح عند عدم إخفاء رموز الحشو

في بعض الحالات، قد يكون `hidden_state` غير صحيحة إذا تضمنت `input_ids` رموز حشو. ولإثبات ذلك، قم بتحميل نموذج ومجزىء لغوى. يمكنك الوصول إلى `pad_token_id` للنموذج لمعرفة قيمته. قد تكون `pad_token_id` `None` لبعض النماذج، ولكن يمكنك دائمًا تعيينها يدويًا.

    >>> from transformers import AutoModelForSequenceClassification
    >>> import torch

    >>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
    >>> model.config.pad_token_id
    0

يوضح المثال التالي المُخرجات بدون إخفاء رموز الحشو:

    >>> input_ids = torch.tensor([[7592, 2057, 2097, 2393, 9611, 2115], [7592, 0, 0, 0, 0, 0]])
    >>> output = model(input_ids)
    >>> print(output.logits)
    tensor([[ 0.0082, -0.2307],
    [ 0.1317, -0.1683]], grad_fn=<AddmmBackward0>)

هنا المُخرجات الفعلية للتسلسل الثاني:

    >>> input_ids = torch.tensor([[7592]])
    >>> output = model(input_ids)
    >>> print(output.logits)
    tensor([[-0.1008, -0.4061]], grad_fn=<AddmmBackward0>)

يجب عليك في معظم الوقت توفير `attention_mask` للنموذج لتجاهل رموز الحشو لتجنب هذا الخطأ الصامت. الآن يتطابق مُخرجات التسلسل الثاني مع مُخرجاته الفعلية:

بشكل افتراضي، ينشئ مجزىء النصوص `attention_mask` لك استنادًا إلى إعدادات المجزىء المحدد.

    >>> attention_mask = torch.tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 0, 0, 0, 0, 0]])
    >>> output = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
    >>> print(output.logits)
    tensor([[ 0.0082, -0.2307],
    [-0.1008, -0.4061]], grad_fn=<AddmmBackward0>)

لا ينشئ 🤗 Transformers تلقائيًا `attention_mask` لإخفاء رمز الحشو إذا تم توفيره لأن:

- بعض النماذج ليس لها رمز حشو.

- بالنسبة لبعض الاستخدامات، يريد المستخدمون أن ينتبه النموذج إلى رمز الحشو.

##
ValueError: فئة التكوين غير المعترف بها XYZ لهذا النوع من AutoModel

بشكل عام، نوصي باستخدام فئة `AutoModel` لتحميل النسخ المدربة مسبقًا من النماذج. يمكن لهذه الفئة أن تستنتج وتُحمل تلقائيًا البنية الصحيحة من نسخ معينة بناءً على التكوين. إذا رأيت هذا الخطأ `ValueError` عند تحميل نموذج من نسخة، فهذا يعني أن الفئة التلقائية (Auto) لم تتمكن من العثور على خريطة من التكوين في نقطة التفتيش المعطاة إلى نوع النموذج الذي تُحاول تحميله. وغالبًا ما يحدث هذا عندما لا تدعم نقطة التفتيش مهمة معينة.

على سبيل المثال، سترى هذا الخطأ في المثال التالي لأنه لا يوجد GPT2 للإجابة على الأسئلة:

    >>> from transformers import AutoProcessor, AutoModelForQuestionAnswering

    >>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("openai-community/gpt2-medium")
    >>> model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("openai-community/gpt2-medium")
    ValueError: Unrecognized configuration class <class 'transformers.models.gpt2.configuration_gpt2.GPT2Config'> for this kind of AutoModel: AutoModelForQuestionAnswering.
    Model type should be one of AlbertConfig, BartConfig, BertConfig, BigBirdConfig, BigBirdPegasusConfig, BloomConfig, ...

< > Update on GitHub