添加语句后报错
HF_ENDPOINT = https://hf-mirror.com pythonfrom transformers import BertTokenizer
model_name = 'bert-large-uncased' # If possible, use "bert-large-uncased"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)#加载特定的预训练模型tokenizer
报错Cell In, line 1
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com python
^
SyntaxError: invalid syntax 在您的代码中，您可能希望通过设置 `HF_ENDPOINT` 去自定义 Hugging Face Transformers 的 API 端点，但是直接在 Python 代码中添加这样的语句会导致语法错误。正确的做法是：
1. 确保 `HF_ENDPOINT` 是一个字符串，应该用引号括起来。
2. 通常这是通过环境变量设置的，而不是直接在代码中设置。
以下是设置环境变量的方法：
### 通过命令行执行代码：
在运行 Python 脚本之前，在命令行中设置环境变量：
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
python your_script.py
### 在 Windows 命令行中：
set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
python your_script.py
### 在代码中（不推荐）：
如果确实需要在代码中设置，可以使用 `os.environ`：
import os
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
from transformers import BertTokenizer
model_name = 'bert-large-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
如果问题未解决，请检查以下几点：
- 确保 `transformers` 库已正确安装：`pip install transformers`
- 检查网络连接，因为下载模型需要访问互联网。
- 确认 Hugging Face 的端点地址是正确的。
希望这些建议能帮您解决问题！
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-11-6 20:44
在您的代码中，您可能希望通过设置 `HF_ENDPOINT` 去自定义 Hugging Face Transformers 的 API 端点，但是 ...
'HF_ENDPOINT'== 'https://hf-mirror.com'
from transformers import BertTokenizer
model_name = 'bert-large-uncased' # If possible, use "bert-large-uncased"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)#加载特定的预训练模型tokenizer
还是报错---------------------------------------------------------------------------
OSError Traceback (most recent call last)
Cell In, line 4
2 from transformers import BertTokenizer
3 model_name = 'bert-large-uncased' # If possible, use "bert-large-uncased"
----> 4 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)#加载特定的预训练模型tokenizer
File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py:2200, in PreTrainedTokenizerBase.from_pretrained(cls, pretrained_model_name_or_path, cache_dir, force_download, local_files_only, token, revision, trust_remote_code, *init_inputs, **kwargs)
2197 # If one passes a GGUF file path to `gguf_file` there is no need for this check as the tokenizer will be
2198 # loaded directly from the GGUF file.
2199 if all(full_file_name is None for full_file_name in resolved_vocab_files.values()) and not gguf_file:
-> 2200 raise EnvironmentError(
2201 f"Can't load tokenizer for '{pretrained_model_name_or_path}'. If you were trying to load it from "
2202 "'https://huggingface.co/models style="color:rgb(175,0,0)">', make sure you don't have a local directory with the same name. "
2203 f"Otherwise, make sure '{pretrained_model_name_or_path}' is the correct path to a directory "
2204 f"containing all relevant files for a {cls.__name__} tokenizer."
2205 )
2207 for file_id, file_path in vocab_files.items():
2208 if file_id not in resolved_vocab_files:
OSError: Can't load tokenizer for 'bert-large-uncased'. If you were trying to load it from 'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'bert-large-uncased' is the correct path to a directory containing all relevant files for a BertTokenizer tokenizer. Terence888 发表于 2024-11-06 20:55
'HF_ENDPOINT'== 'https://hf-mirror.com'
from tran ...
从错误信息来看，您的代码无法加载 Hugging Face 预训练模型 `bert-large-uncased` 的分词器 (`tokenizer`)。问题的主要原因有以下几点，您可以依次确认：
1. **网络连接与权限**：确保您的计算机能够访问互联网，因为模型与分词器需要从 Hugging Face 服务器下载。
2. **Hugging Face 账户与身份验证**：如果您有 Hugging Face 账户且模型是私有的，确保已进行身份验证。可以在终端中执行以下命令登录 Hugging Face：
huggingface-cli login
3. **本地目录冲突**：检查当前目录下是否存在名为 `bert-large-uncased` 的文件夹。如果有，请将其更名或删除，以避免与远程模型下载冲突。
4. **设置镜像端点**：如果需要使用特定的镜像，比如 `https://hf-mirror.com`，建议在运行环境中通过环境变量设置，而不是在脚本内。
import os
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
from transformers import BertTokenizer
model_name = 'bert-large-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
5. **缓存清理**：在模型缓存目录中，可能存在损坏文件，您可以尝试清除缓存重新下载。Hugging Face 的缓存通常位于 `~/.cache/huggingface/transformers`，可以删除其中的内容尝试重新下载。
通过以上步骤逐一排查与调整，应该能解决此问题。如果问题持续存在，您可以尝试使用其他的网络环境以排除网络原因。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-11-6 20:44
在您的代码中，您可能希望通过设置 `HF_ENDPOINT` 去自定义 Hugging Face Transformers 的 API 端点，但是 ...
还是报错--------------------------------------------------------------------------
OSError Traceback (most recent call last)
Cell In, line 5
3 from transformers import BertTokenizer
4 model_name = 'bert-large-uncased' # If possible, use "bert-large-uncased"
----> 5 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)#加载特定的预训练模型tokenizer
File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py:2200, in PreTrainedTokenizerBase.from_pretrained(cls, pretrained_model_name_or_path, cache_dir, force_download, local_files_only, token, revision, trust_remote_code, *init_inputs, **kwargs)
2197 # If one passes a GGUF file path to `gguf_file` there is no need for this check as the tokenizer will be
2198 # loaded directly from the GGUF file.
2199 if all(full_file_name is None for full_file_name in resolved_vocab_files.values()) and not gguf_file:
-> 2200 raise EnvironmentError(
2201 f"Can't load tokenizer for '{pretrained_model_name_or_path}'. If you were trying to load it from "
2202 "'https://huggingface.co/models style="color:rgb(175,0,0)">', make sure you don't have a local directory with the same name. "
2203 f"Otherwise, make sure '{pretrained_model_name_or_path}' is the correct path to a directory "
2204 f"containing all relevant files for a {cls.__name__} tokenizer."
2205 )
2207 for file_id, file_path in vocab_files.items():
2208 if file_id not in resolved_vocab_files:
OSError: Can't load tokenizer for 'bert-large-uncased'. If you were trying to load it from 'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'bert-large-uncased' is the correct path to a directory containing all relevant files for a BertTokenizer tokenizer. Terence888 发表于 2024-11-06 21:24
还是报错------------------------------------------ ...
抱歉问题依旧存在，下面是一些进一步的建议：
1. **检查Transformers版本**：
- 确保您的`transformers`库版本是最新的，您可以运行以下命令来更新：
pip install --upgrade transformers
2. **确保网络访问托管模型的路径**：
- 您可以尝试通过浏览器直接访问`https://huggingface.co/bert-large-uncased`来检查模型是否可用。如果能打开，模型应该是可访问的。
3. **更换网络环境**：
- 有时候公司或学校的网络会限制外部资源的访问，可以切换到不同的网络环境来排除网络问题。
4. **缓存清理和重试**：
- 清理掉`~/.cache/huggingface`中的缓存数据，并再次尝试下载。
- 清理方法：
rm -r ~/.cache/huggingface
5. **指定`use_auth_token`参数(如有需要)**：
- 如果模型需要身份验证，可以尝试使用你的 Hugging Face token：
from transformers import BertTokenizer
model_name = 'bert-large-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name, use_auth_token=True)
6. **本地文件问题**：
- 确保在您的执行目录中没有与模型同名的文件夹（例如，`bert-large-uncased`）。
- 如果有同名文件夹，可以临时重命名或移动它们。
通过这些方法，应该可以解决大多数模型下载的问题。如果依然存在问题，可以尝试联系 Hugging Face 社区或检查其GitHub上的问题追踪项目以获取帮助。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 FishC 发表于 2024-11-6 21:25
抱歉问题依旧存在，下面是一些进一步的建议：
1. **检查Transformers版本**：
!pip install huggingface_hub
from huggingface_hub import notebook_login
notebook_login()
from transformers import BertTokenizer
model_name = 'bert-large-uncased'
BertTokenizer.push_to_hub('bert-large-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)#加载特定的预训练模型tokenizer
新的报错
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
Cell In, line 6
4 from transformers import BertTokenizer
5 model_name = 'bert-large-uncased'
----> 6 BertTokenizer.push_to_hub('bert-large-uncased')
8 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)#加载特定的预训练模型tokenizer
TypeError: PushToHubMixin.push_to_hub() missing 1 required positional argument: 'repo_id' Terence888 发表于 2024-11-06 21:35
!pip install huggingface_hub
from huggingface_hub ...
您遇到的错误 `TypeError` 是因为在调用 `push_to_hub()` 方法时，缺少必需的参数 `repo_id`。这个方法用于将模型或分词器推送到 Hugging Face Hub，但需要指定推送到哪个仓库。下面是正确的方法：
### 代码修正
1. **登录 Hugging Face 账户**（如果尚未登录）：
!pip install huggingface_hub
from huggingface_hub import notebook_login
notebook_login()# 执行这行代码后，在弹出的界面登录，或输入 token
2. **推送模型或分词器到 Hugging Face Hub**：
如果您想将分词器推送到您的 Hugging Face 账户，请确保您有创建或推送到的仓库权限：
from transformers import BertTokenizer
model_name = 'bert-large-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
# 指定您想要推送的仓库 ID，格式通常是 "用户/仓库名"
repo_id = 'your_username/bert-large-uncased'
# 推动tokenizer到您的HuggingFace Hub仓库中
tokenizer.push_to_hub(repo_id)
3. **加载模型或分词器**：
确保仓库已经存在并能够从中加载模型或分词器：
from transformers import BertTokenizer
# 从HuggingFace Hub加载已经上传的分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(repo_id)# 使用之前指定的 repo_id
### 重要提示
- **repo_id**：应为您要推送的目标仓库的名称，通常格式为 `"用户名/仓库名"`。
- **权限**：确保您的 Hugging Face 账户有推送到指定仓库的权限。
- **网络连接**：确保您的计算机能正常访问 Hugging Face Hub，并且已配置好相应代理（如果需要）。
如果以上方法仍出现问题，请检查您的 Hugging Face 账户权限和仓库设置。也可以参考 (https://huggingface.co/docs/hub/index) 以获得更多信息。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 请给你的网址加上双引号
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