Python--解决从Hugging Face的服务器下载某个预训练模型或其相关的文件问题

一.错误信息：ValueError: Connection error, and we cannot find the requested files in the cached path. Please try again or make sure your Internet connection is on.

这个错误信息表明正在尝试从 Hugging Face 的服务器下载某个预训练模型或其相关的文件，但由于网络连接问题无法成功下载，也无法从缓存中找到该文件。

解决方法：

1. 检查网络连接： 首先，确保计算机连接到互联网。这个错误提示表明在下载文件时无法连接到服务器，所以要确保你的网络是稳定的。

2. 设置 local_files_only 为 False： 检查代码中是否将 local_files_only 设置为 True，这个参数指定了只从本地缓存加载文件而不下载。如果没有网络连接，local_files_only=True 将导致无法加载文件。确保它被设置为 False，或删除它以允许从互联网下载。

3. 手动下载模型文件： 如果网络连接不稳定，可以尝试手动下载模型文件并将它们存放到本地缓存。具体步骤如下：

   • 访问 Hugging Face 模型库 https://huggingface.co/models，找到你需要的模型（例如 bert-base-uncased）。
   • 手动下载模型的文件（如 pytorch_model.bin, config.json 和 vocab.txt）。
   • 将这些文件放入你的本地缓存路径中（通常位于 ~/.cache/huggingface/transformers）。

4. 检查 Hugging Face Token 配置： 如果你正在使用私人模型仓库，可能需要设置 Hugging Face 的认证令牌。可以通过以下方式设置 use_auth_token 以便通过认证：

   from transformers import AutoTokenizer
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model_name", use_auth_token="your_auth_token")
   

   可以从 Hugging Face 的账户设置中获取你的访问令牌。

5. 设置 timeout 参数： 如果是网络超时问题，可以尝试通过设置较长的超时时间来解决，例如：

   from transformers import AutoTokenizer
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased", timeout=600)
   

6. 使用代理： 如果网络连接有问题，特别是因为网络防火墙或地理位置限制，可以尝试通过代理服务器进行连接：

   import os
   os.environ["http_proxy"] = "http://your_proxy_address"
   os.environ["https_proxy"] = "http://your_proxy_address"
   

7. 检查 transformers 版本： 有时候，库的版本问题也可能导致此类错误。尝试更新 transformers 和 torch 库到最新版本：

   pip install --upgrade transformers torc

二.self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(args.bert_model) 设置成从本地加载问题

要将 BertTokenizer.from_pretrained 设置为从本地加载模型，而不是从 Hugging Face 的服务器下载，可以将模型文件下载到本地，并将路径指定给 from_pretrained 方法。

步骤：

1. 下载模型到本地：

   • 访问 Hugging Face 模型库 https://huggingface.co/models，找到所需要的模型，例如 bert-base-uncased。
   • 下载相关文件，包括：
     • pytorch_model.bin（模型权重）
     • config.json（模型配置）
     • vocab.txt（词汇表，用于 Tokenizer）

2. 指定本地路径： 将下载的模型文件保存到本地的一个文件夹，比如 D:/bert-base-uncased/。

3. 修改代码以从本地加载模型： 在代码中，指定 from_pretrained 使用本地路径。比如，假设 args.bert_model 包含的是路径 D:/bert-base-uncased/：

   from transformers import BertTokenizer# 假设本地模型路径为 D:/bert-base-uncased/
   self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("D:/bert-base-uncased/")
   

   这样，BertTokenizer 就会从本地的路径加载文件，而不是从 Hugging Face 的服务器下载。

4. 加载其他模型部分（如果有）： 如果也需要加载模型权重和配置，同样可以通过本地路径加载：

   from transformers import BertForQuestionAnsweringmodel = BertForQuestionAnswering.from_pretrained("D:/bert-base-uncased/")
   

5. 验证本地模型路径结构： 确保本地文件夹结构是正确的，像这样：

   D:/bert-base-uncased/
   ├── config.json
   ├── pytorch_model.bin
   ├── vocab.txt
   

建议：

• 如果正在使用多个模型文件，可以把文件路径写在配置文件里，或者使用脚本动态设置路径。
• 确保路径是有效的且文件名正确，否则会出现 FileNotFoundError 或类似的错误。