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
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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

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公開から3日で停止──Fable 5/Mythos 5をめぐる米政府指令が示した、AIの新しい可用性リスク

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こんにちは! 前回の記事では、Anthropicが2026年6月9日に発表したClaude Fable 5とClaude Mythos 5について取り上げました。 Mythos級の強力な能力にセーフガードを加え、一般ユーザーにも提供できる形へと降ろしたFable 5。 私たちはそれを、「神話が寓話になって降りてきた」と表現しました。 しかし、その寓話は、わずか3日で公開の場から姿を消すことになります。 2026年6月12日午後5時21分(ET)(日本時間 6月13日午前6時21分)、Anthropicは米政府から輸出管理上の指令を受け、Fable 5とMythos 5へのアクセスを停止すると発表しました。 指令の対象とされたのは、米国外の利用者だけではありません。 Anthropicの説明によれば、米国内にいる外国籍者や、同社で働く外国籍の従業員も含まれます。 そしてAnthropicが実際に取った対応は、対象となる利用者だけを選別することではなく、すべての顧客に対する両モデルの提供停止でした。 今回の出来事は、Fable 5のセーフガードが十分だったのかという技術論

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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.

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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

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