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：

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。
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。
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）。
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：
复制代码
```
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。
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：
复制代码
```
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased", timeout=600)
```
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：
复制代码
```
import os
os.environ["http_proxy"] = "http://your_proxy_address"
os.environ["https_proxy"] = "http://your_proxy_address"
```
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：
复制代码
```
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：

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）
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/。
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/：
复制代码
```
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。
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：
复制代码
```
from transformers import BertForQuestionAnswering

model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained("D:/bert-base-uncased/")
```
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：
复制代码
```
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。