# Indicateurs d'environnement Unsloth

<table><thead><tr><th width="397.4666748046875">Variable d'environnement</th><th>But</th><th data-hidden></th></tr></thead><tbody><tr><td><code>os.environ["UNSLOTH_RETURN_LOGITS"] = "1"</code></td><td>Retourne les logits de force - utile pour l'évaluation si les logits sont nécessaires.</td><td></td></tr><tr><td><code>os.environ["UNSLOTH_COMPILE_DISABLE"] = "1"</code></td><td>Désactive le compilateur automatique. Peut être utile pour déboguer des résultats de fine-tuning incorrects.</td><td></td></tr><tr><td><code>os.environ["UNSLOTH_DISABLE_FAST_GENERATION"] = "1"</code></td><td>Désactive la génération rapide pour les modèles génériques.</td><td></td></tr><tr><td><code>os.environ["UNSLOTH_ENABLE_LOGGING"] = "1"</code></td><td>Active la journalisation du compilateur automatique - utile pour voir quelles fonctions sont compilées ou non.</td><td></td></tr><tr><td><code>os.environ["UNSLOTH_FORCE_FLOAT32"] = "1"</code></td><td>Sur les machines en float16, utilise float32 et non la précision mixte float16. Utile pour Gemma 3.</td><td></td></tr><tr><td><code>os.environ["UNSLOTH_STUDIO_DISABLED"] = "1"</code></td><td>Désactive les fonctionnalités supplémentaires.</td><td></td></tr><tr><td><code>os.environ["UNSLOTH_COMPILE_DEBUG"] = "1"</code></td><td>Active une verbosité extrême <code>torch.compile</code>journaux.</td><td></td></tr><tr><td><code>os.environ["UNSLOTH_COMPILE_MAXIMUM"] = "0"</code></td><td>Active <code>torch.compile</code>optimisations maximales - non recommandé.</td><td></td></tr><tr><td><code>os.environ["UNSLOTH_COMPILE_IGNORE_ERRORS"] = "1"</code></td><td>Peut désactiver cela pour activer le parsing fullgraph.</td><td></td></tr><tr><td><code>os.environ["UNSLOTH_FULLGRAPH"] = "0"</code></td><td>Activer <code>torch.compile</code> mode fullgraph</td><td></td></tr><tr><td><code>os.environ["UNSLOTH_DISABLE_AUTO_UPDATES"] = "1"</code></td><td>Force aucune mise à jour de <code>unsloth-zoo</code></td><td></td></tr></tbody></table>

Une autre possibilité est que les modèles que nous avons téléchargés soient corrompus, mais c'est peu probable. Essayez ce qui suit :

```python
model, tokenizer = FastVisionModel.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct",
    use_exact_model_name = True,
)
```