ModuleNotFoundError: No module named ‘PIL’

快速结论：这个报错出现在用 LiteLLM Proxy 转发 Ollama 视觉模型（VLM）图片请求时，底层缺少 Pillow 导致图片转换失败。优先检查运行 LiteLLM 的容器/虚拟环境中是否已安装 Pillow，尤其是官方 Docker 镜像的运行时依赖未包含它。

适用环境：LiteLLM Proxy v1.83.14-stable；官方容器镜像 docker.litellm.ai/berriai/litellm-database；容器内 Python 3.13（路径 /app/.venv）；报错发生在调用 Ollama 原生 provider 的视觉路径。

最快修复方案：在容器终端里手动为 LiteLLM 的虚拟环境安装 Pillow：依次执行 /app/.venv/bin/python -m ensurepip --upgrade、/app/.venv/bin/python -m pip install --upgrade pip、/app/.venv/bin/python -m pip install Pillow。该步骤由 Issue 评论者实测有效，发帖人也确认手动装 Pillow 可解决。

注意事项：Issue 中提到正式修复尚未随版本发布，手动安装在容器重建/重启后会失效，属于临时绕过。Issue 评论里的根因分析指向 Pillow 未被放入 Docker 构建的运行时 extra，但该结论来自社区分析，官方是否按此修复未在讨论中确认；另一条评论建议改用 Ollama 的 OpenAI 兼容端点绕过原生转换路径，也仅作为替代方案。

问题场景

用户通过 LiteLLM Proxy 调用代理后的 Ollama 模型（示例为 gemma4:31b-it-q8_0），请求中携带图片，走的是 Ollama 的视觉多模态路径。此时 LiteLLM 需要对图片做转换，但环境中缺少 Pillow，导致请求直接失败并返回 500。

报错原文

Request Failed
Error Code: 500
Message: litellm.APIConnectionError: ollama image conversion failed please run `pip install Pillow`
Traceback (most recent call last):
  File "/app/.venv/lib/python3.13/site-packages/litellm/llms/ollama/common_utils.py", line 28, in _convert_image
    from PIL import Image
ModuleNotFoundError: No module named 'PIL'

During handling of the above exception, another exception occurred:
...
  File "/app/.venv/lib/python3.13/site-packages/litellm/llms/ollama/common_utils.py", line 30, in _convert_image
    raise Exception(
        "ollama image conversion failed please run `pip install Pillow`"
    )
Exception: ollama image conversion failed please run `pip install Pillow`

Received Model Group=gemma4:31b-it-q8_0
Available Model Group Fallbacks=None
LiteLLM Retried: 3 times, LiteLLM Max Retries: 3

原因分析

LiteLLM 的 Ollama 视觉路径在运行时会执行 from PIL import Image 来做图片转换，而运行环境里没有安装 Pillow，因此抛出 ModuleNotFoundError。Issue 中的社区排查（通过 git blame 定位到 PR #25007，Poetry 迁移到 uv 时对依赖分组的调整）认为，Pillow 最终只留在 CI 依赖组，没有进入 Docker 构建使用的运行时 extra（proxy、proxy-runtime、extra_proxy 等），所以官方镜像中自然没有 Pillow。该依赖分组结论属于社区分析，Issue 中未见官方确认；可以确定的是，当前容器镜像确实缺少 Pillow 且 Ollama 视觉路径会无条件导入它。

环境排查

LiteLLM 版本与部署方式：确认是否使用 v1.83.14-stable 或同类官方 Docker 镜像，镜像 tag 及构建时间会影响依赖内容。
容器内 Python 环境：确认 LiteLLM 实际使用的解释器路径是否为 /app/.venv/bin/python（报错栈显示依赖安装在 /app/.venv/lib/python3.13/site-packages）。
Pillow 安装状态：在容器内检查 LiteLLM 虚拟环境中是否可以导入 PIL，而不是只检查系统 Python。
调用路径：确认请求是通过 LiteLLM 的原生 ollama provider（含图片转换逻辑），还是走 Ollama 的 OpenAI 兼容端点。
模型与请求内容：确认是否为带图片的 VLM 请求，纯文本请求不会触发该图片转换分支。

解决步骤

进入运行 LiteLLM 的容器终端（Docker 部署下即进入对应容器）。
在容器内执行 /app/.venv/bin/python -m ensurepip --upgrade，确保 LiteLLM 使用的虚拟环境自带可用的 pip。
执行 /app/.venv/bin/python -m pip install --upgrade pip 升级 pip。
执行 /app/.venv/bin/python -m pip install Pillow 安装 Pillow。
重新发起一次带图片的 Ollama VLM 请求验证。若仍失败，确认安装是否落在 LiteLLM 实际使用的同一虚拟环境中。

验证方法

再次通过 LiteLLM Proxy 向同一个 Ollama 视觉模型发送带图片的 chat 请求，确认不再返回 500，也不再出现 ollama image conversion failed please run pip install Pillow 或 ModuleNotFoundError: No module named 'PIL'。也可在容器内用 LiteLLM 的虚拟环境执行导入检查，确认能够 from PIL import Image。