Автогенерация - TypeError: объект 'NoneType' не является итерируемым

Автогенерация – TypeError: объект ‘NoneType’ не является итерируемым

На чтение 3 мин Опубликовано 19.09.2024

Вопрос или проблема

У меня уже какое-то время возникают проблемы с фреймворком Autogen. ЯFollowed руководства на YouTube, документацию Autogen, выполнил необходимые установки и все равно получаю одну и ту же ошибку TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable. Вот мой код, который я использовал, приложение создает папку с именем “coding”, после чего приложение разбивается и появляется эта ошибка.

        import os
        import autogen
        from autogen import AssistantAgent, UserProxyAgent

        os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "dummy_key"

        llm_config_local = {"config_list" : [{
           "model": "gemma-2-2b-it-GGUF/gemma-2-2b-it-Q4_K_M.gguf",
            "base_url": "http://localhost:1234/v1/completions",
           "api_key": None,
           "price": [0, 0]
              }]}

        assistant = AssistantAgent("assistant", llm_config=llm_config_local)

        user_proxy = UserProxyAgent(
       "user_proxy", code_execution_config={"executor": 
            autogen.coding.LocalCommandLineCodeExecutor(work_dir="coding")}
          )

       # Начать чат
        user_proxy.initiate_chat(
        assistant,
        message="Постройте график изменения цен акций NVDA и TESLA с начала года.",
        )

Я действительно думаю, что это ошибка в Autogen, потому что я по-прежнему получаю ту же ошибку, несмотря на реализацию разных кодовых баз.

Ответ или решение

Проблема, с которой вы столкнулись — ошибка TypeError: 'NoneType' object is not iterable, возможно, связана с тем, что ваша конфигурация или возврат данных из функции не соответствует ожидаемому формату.

Вот несколько шагов, которые могут помочь диагностировать и устранить эту ошибку:

Проверьте конфигурацию: Убедитесь, что в вашем llm_config_local все параметры правильно определены. Например, значение api_key у вас установлено в None. Это может вызвать проблемы, если где-то в коде ожидалось, что этот ключ будет валидным (хотя иногда это может быть допустимо, если ваша локальная реализация не требует ключа).
Проверьте метод инициирования чата: Ваша функция initiate_chat ожидает, что будет возвращен результат, который можно будет итерировать. Если, например, вы не получаете ответа от модели или ответ некорректный, это может привести к данной ошибке. Проверьте логи выполнения, чтобы удостовериться, что message корректно обрабатывается.
Отладка: Попробуйте добавить отладочные сообщения перед вызовом initiate_chat и после него, чтобы проверить возвращаемые результаты. Например, вы можете сделать следующее:
```
response = user_proxy.initiate_chat(
   assistant,
   message="Plot a chart of NVDA and TESLA stock price change YTD.",
)
print("Response received:", response)
```
Если response будет иметь значение None, это и будет источником проблемы.
Проверка рабочей директории: Убедитесь, что путь к рабочей директории coding не вызывает конфликтов и доступен для записи. Проблемы с доступом к файловой системе могут также привести к ошибкам в исполнении кода.
Обновление библиотек: Убедитесь, что все пакеты, включая autogen, обновлены до последней версии. Иногда ошибки могут быть уже исправлены в новых релизах.
Эксперимент с минимальным примером: Постарайтесь минимизировать ваш код до самого необходимого, чтобы изолировать проблему. Например, попробуйте просто выполнить запрос к модели без использования UserProxyAgent и проверить, получаете ли вы ответ:
```
# Пример запроса, чтобы проверить, что модель работает независимо
response = assistant.generate("Простой тестовый запрос")
print(response)
```

Если вышеизложенные шаги не помогут, вам стоит обратиться к сообществу разработчиков autogen через GitHub или другие каналы поддержки, предоставив им минимальный пример кода, который воспроизводит вашу проблему. Это поможет выявить, является ли это известной проблемой или багом, требующим исправления.