AttributeError: module 'torch._dynamo' has no attribute 'mark_static_address' が発生したときの対処法

AttributeError: module 'torch._dynamo' has no attribute 'mark_static_address' が発生したときの対処法
Photo by Tom Pumford / Unsplash

以下のようなエラーが出た場合の対処法

  File "/venv/Lib/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context
    return func(*args, **kwargs)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/venv/Lib/site-packages/transformers/generation/utils.py", line 1744, in generate
    model_kwargs["past_key_values"] = self._get_cache(
                                      ^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/venv/Lib/site-packages/transformers/generation/utils.py", line 1435, in _get_cache
    self._cache = cache_cls(
                  ^^^^^^^^^^
  File "/venv/Lib/site-packages/transformers/cache_utils.py", line 1012, in __init__
    torch._dynamo.mark_static_address(new_layer_key_cache)
    ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
AttributeError: module 'torch._dynamo' has no attribute 'mark_static_address'

原因

Pytorch のバージョンが古い可能性

現在の環境にインストールされている Pytorchのバージョンを調べる

以下のコマンドでインストールされているパッケージのバージョンを調べることができます

pip list

例えば、以下のように古い Pytorch の場合、上記のエラーが発生します

torch                         2.0.1+cu117
torchaudio                    2.0.2+cu117
torchvision                   0.15.2+cu117

対策

Pytorch のバージョンを最新にしましょう

pip install --upgrade コマンドをつかうと、最新のバージョンにアップデートすることができます。

Linux

pip install --upgrade torch torchvision torchaudio

Wndows

RuntimeError: No GPU found. A GPU is needed for quantization.

のようになる場合、CUDA バージョン指定(ここでは11.8)で以下のようにインストールします。

pip3 install --upgrade torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

Read more

ついに一般公開、Claude Mythos5(ミュトス)/  Fable 5(フェイブル) を実務視点で読み解く

ついに一般公開、Claude Mythos5(ミュトス)/ Fable 5(フェイブル) を実務視点で読み解く

こんにちは! Qualitegプロダクト開発部です。 2026年6月9日、Anthropicから Claude Fable 5(フェイブル5)と Claude Mythos 5(ミュトス5)が発表されました。 この記事では、 Fable 5 とは何か、Mythos 5 と何が違うのか、 Claude Code やAIエージェントを実務で使う立場から見て何が変わるのか を整理します。当社ブログを読んでくださっている方は、4月の「強すぎて出せないモデル "Mythos"」や「Mythosレベルのオープンモデルはいつ出るのか」でも触れた、あの Mythosクラスの一般公開版がついに来た、という話でもあります。 この記事でわかること * Fable 5 と Mythos 5 は「同じ基盤モデルだが、安全装置の有無が違う」こと * 高リスク領域では応答が Opus 4.

By Qualiteg コンサルティング, Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg 研究部
Claude Codeで正規の運用作業が「Usage Policy違反」になる理由 ── リアルタイム・サイバーセーフガードの誤検知と対処法

Claude Codeで正規の運用作業が「Usage Policy違反」になる理由 ── リアルタイム・サイバーセーフガードの誤検知と対処法

こんにちは! 今日は、Claude Code を使っていると突然出てくる「Usage Policy違反」エラー いわゆる リアルタイム・サイバーセーフガードの誤検知(false positive) について、その傾向と対処法を詳しく解説します! 自社サーバへのデプロイ作業中や、ごく普通のインフラ運用の最中に、こんなメッセージが出て手が止まった経験はありませんか? API Error: Claude Code is unable to respond to this request, which appears to violate our Usage Policy. This request triggered cyber-related safeguards. やっていたのは、自分のサーバー への SSH デプロイと、自社リポジトリへのコミット指示だけ。 攻撃的な操作は何ひとつ含まれていないはずなのに、ブロックされてしまう… そんな状況に心当たりのある方は、

By Qualiteg プロダクト開発部
個人情報検出の精度を、どう正しく語るか ― Recall、信頼区間、代表性から考える評価設計

個人情報検出の精度を、どう正しく語るか ― Recall、信頼区間、代表性から考える評価設計

こんにちは。Qualiteg研究部です。 私たちは、個人情報(PII)や機密情報、要配慮個人情報を含むセンシティブな情報を検出・マスキングする技術(https://pii-fi.com)の開発に取り組んでいます。 その中で日々向き合っているのが、 「精度の数字を、どうすれば正直に、正しく語れるのか」 という問題です。 たとえば、検出器の Recall(再現率)が 0.95 だったとします。 これは高い数字に見えます。しかし、その数字はどの種類の文書で測ったものなのか。正解データはどう作ったのか。サンプル数は十分なのか。別の業務文書にも同じ数字を当てはめてよいのか。 精度の数字は、単独ではほとんど意味を持ちません。 「何を、どの条件で、どう数えたか」とセットになって、はじめて実務で使える数字になります。 本記事では、私たちが PII 検出の精度評価に取り組む中で得た、精度を誠実に語るための考え方を紹介します。アルゴリズムの中身ではなく、評価のしかたに焦点を当てます。 1. はじめに:「Recall 0.95

By Qualiteg 研究部
一文の依頼で、調査から資料作成まで。AIエージェント「Bestllam」のデモ動画を公開しました

一文の依頼で、調査から資料作成まで。AIエージェント「Bestllam」のデモ動画を公開しました

こんにちは! 本日は当社の統合AIプラットフォーム "Bestllam®" の AIエージェント機能のデモをご紹介いたします! 「指示は出せても、AIが本当に仕事を仕上げてくれるのか」 生成AIを業務に取り入れる企業が増えています。 しかし現場からは、こんな本音も聞こえてきます。 「使い方を覚えるより、自分でやったほうが早い」 「指示を細かく出し直しているうちに、結局時間がかかる」 「便利なのは分かるが、機密情報を入力していいのか不安」 AIを"個人の便利ツール"の域から、"部門の成果"へと引き上げる。 これが当社の法人向け統合AIプラットフォーム Bestllam(ベストラム) が掲げるテーマです。 今回、そのAIエージェント機能を実際の操作画面とともに紹介する動画を公開しました。 たった一文の依頼が、7枚のレポートになるまで 動画のデモはシンプルです。エージェントに、こう入力します。 「先月の売上を年代別に分析し、資料にまとめてください」 これだけです。すると、エージェントはまず自分でTODOリストを組み立て、何をどの順番で進めるかという段取りを示します

By Qualiteg ビジネス開発本部 | マーケティング部