Nova AI自定义模型加载失败需按错误类型精准修复：先通过debug日志定位KeyError、RuntimeError或OSError三类源头；再分别校验权重完整性、修正路径映射、转换格式；接着重建结构注册表；最后统一检查tokenizer与模型配置一致性。
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遇到Nova AI自定义模型加载失败、推理报错、权重不匹配或显存爆溢等异常时，需按错误类型精准定位并执行对应修复动作，不能统一重装或盲目替换文件。
确认报错类型与日志源头
第一步：打开Nova Studio终端面板，执行nvai --log-level debug run --model your_model_name，强制输出完整调试日志；【必须开启debug模式，否则关键路径信息被截断】
第二步：在日志末尾查找三类标识符——以KeyError:开头的键缺失、以RuntimeError: size mismatch结尾的张量尺寸冲突、以OSError: unable to open file起始的权重文件读取失败；这三类错误分别对应模型结构注册缺失、权重与架构不兼容、文件损坏或路径错误。
第三步：若日志中出现torch.load() failed on device 'cuda'但CPU加载正常，说明权重已转为FP16但显卡不支持，需立即停用混合精度推理。
修复权重文件路径与格式问题
方法一：校验权重文件完整性
进入模型目录~/nova/models/your_model_name/，运行sha256sum pytorch_model.bin，比对官网发布的SHA256校验值；若不一致，说明下载中断导致文件残缺，【直接删除该文件后重新下载，不要尝试修补】。
方法二：修正权重加载路径映射
打开config.json，检查"_name_or_path"字段是否指向本地绝对路径（如/home/user/nova/models/xxx）；若为相对路径或网络URL，需改为"./pytorch_model.bin"并确保该路径下真实存在对应文件。
方法三：转换权重格式适配Nova Runtime
若原始权重来自Hugging Face Hub，需用nova-convert工具转码：nova-convert --input hf://Qwen/Qwen2-7B --output ./qwen2-nova --format nova；未使用此工具直接复制pytorch_model.bin会导致模块名映射失效，引发KeyError: 'model.layers.0.self_attn.q_proj.weight'类报错。
使用AIsa生成图像与视频。仅需一个API密钥即可调用Gemini 3 Pro Image（图像）和Qwen Wan 2.6（视频）。
重建模型结构注册表
第一步：确认模型类是否已注册到Nova内核
执行nvai model list --verbose，查看输出中是否存在你的模型名称；若无，则说明modeling_*.py未被自动扫描，需手动注册。
第二步：在~/nova/src/models/下新建modeling_yourmodel.py，继承NovaPreTrainedModel并重写forward()方法；关键点是self.config.architectures必须与config.json中"architectures"字段完全一致，大小写与中划线均不可错。
第三步：编辑~/nova/src/models/__init__.py，在末尾添加from .modeling_yourmodel import YourModelForCausalLM；然后运行python -m nova.build register触发内核重编译。
第四步：重启Nova Studio服务，否则新注册类不会被加载。
解决CUDA张量尺寸不匹配
方法1：强制重置模型输入shape
在推理脚本中插入model.config.hidden_size = 4096（根据实际模型修改），再调用model.resize_token_embeddings()；若跳过此步直接传入input_ids，会因embedding层维度与权重不匹配触发size mismatch。
方法2：检查tokenizer与模型配置一致性
运行python -c "from transformers import AutoTokenizer; t=AutoTokenizer.from_pretrained('./your_model'); print(t.vocab_size)"，输出值必须等于config.json中"vocab_size"；若不等，说明tokenizer和权重非同一版本训练产出，【必须成套替换，不可混用】。
