添加语句后报错

Terence888

1. HF_ENDPOINT = https://hf-mirror.com python
   
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

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报错

1.   Cell In[3], line 1
   
2.     HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com python
   
3.                      ^
   
4. SyntaxError: invalid syntax

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FishC

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：

1. export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
   
2. python your_script.py

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### 在 Windows 命令行中：

1. set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
   
2. python your_script.py

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### 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`：

1. import os
   
2. os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
   
3. 
   
4. from transformers import BertTokenizer
   
5. model_name = 'bert-large-uncased'
   
6. tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)

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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。

Terence888

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 ...

1. 'HF_ENDPOINT'== 'https://hf-mirror.com'
   
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

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还是报错

1. ---------------------------------------------------------------------------
   
2. OSError                                   Traceback (most recent call last)
   
3. Cell In[7], line 4
   
4.       2 from transformers import BertTokenizer
   
5.       3 model_name = 'bert-large-uncased' # If possible, use "bert-large-uncased"
   
6. ----> 4 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)#加载特定的预训练模型tokenizer
   
7. 
   
8. 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)
   
9.    2197 # If one passes a GGUF file path to `gguf_file` there is no need for this check as the tokenizer will be
   
10.    2198 # loaded directly from the GGUF file.
    
11.    2199 if all(full_file_name is None for full_file_name in resolved_vocab_files.values()) and not gguf_file:
    
12. -> 2200     raise EnvironmentError(
    
13.    2201         f"Can't load tokenizer for '{pretrained_model_name_or_path}'. If you were trying to load it from "
    
14.    2202         "'https://huggingface.co/models style="color:rgb(175,0,0)">', make sure you don't have a local directory with the same name. "
    
15.    2203         f"Otherwise, make sure '{pretrained_model_name_or_path}' is the correct path to a directory "
    
16.    2204         f"containing all relevant files for a {cls.__name__} tokenizer."
    
17.    2205     )
    
18.    2207 for file_id, file_path in vocab_files.items():
    
19.    2208     if file_id not in resolved_vocab_files:
    
20. 
    
21. 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.

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FishC

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：
  

1. huggingface-cli login

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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。

  

1. import os
   
2.    os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
   
3.    from transformers import BertTokenizer
   
4.    model_name = 'bert-large-uncased'
   
5.    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)

复制代码

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。

Terence888

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

1. --------------------------------------------------------------------------
   
2. OSError                                   Traceback (most recent call last)
   
3. Cell In[28], line 5
   
4.       3 from transformers import BertTokenizer
   
5.       4 model_name = 'bert-large-uncased' # If possible, use "bert-large-uncased"
   
6. ----> 5 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)#加载特定的预训练模型tokenizer
   
7. 
   
8. 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)
   
9.    2197 # If one passes a GGUF file path to `gguf_file` there is no need for this check as the tokenizer will be
   
10.    2198 # loaded directly from the GGUF file.
    
11.    2199 if all(full_file_name is None for full_file_name in resolved_vocab_files.values()) and not gguf_file:
    
12. -> 2200     raise EnvironmentError(
    
13.    2201         f"Can't load tokenizer for '{pretrained_model_name_or_path}'. If you were trying to load it from "
    
14.    2202         "'https://huggingface.co/models style="color:rgb(175,0,0)">', make sure you don't have a local directory with the same name. "
    
15.    2203         f"Otherwise, make sure '{pretrained_model_name_or_path}' is the correct path to a directory "
    
16.    2204         f"containing all relevant files for a {cls.__name__} tokenizer."
    
17.    2205     )
    
18.    2207 for file_id, file_path in vocab_files.items():
    
19.    2208     if file_id not in resolved_vocab_files:
    
20. 
    
21. 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.

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FishC

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：
   

1. pip install --upgrade transformers

复制代码

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：
   

1. rm -r ~/.cache/huggingface

复制代码

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：
   

1. from transformers import BertTokenizer
   
2.      model_name = 'bert-large-uncased'
   
3.      tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name, use_auth_token=True)

复制代码

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。

Terence888

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**：

1. !pip install huggingface_hub
   
2. from huggingface_hub import notebook_login
   
3. notebook_login()
   
4. from transformers import BertTokenizer
   
5. model_name = 'bert-large-uncased'
   
6. BertTokenizer.push_to_hub('bert-large-uncased')
   
7. 
   
8. tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)#加载特定的预训练模型tokenizer

复制代码

新的报错

1. ---------------------------------------------------------------------------
   
2. TypeError                                 Traceback (most recent call last)
   
3. Cell In[32], line 6
   
4.       4 from transformers import BertTokenizer
   
5.       5 model_name = 'bert-large-uncased'
   
6. ----> 6 BertTokenizer.push_to_hub('bert-large-uncased')
   
7.       8 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)#加载特定的预训练模型tokenizer
   
8. 
   
9. TypeError: PushToHubMixin.push_to_hub() missing 1 required positional argument: 'repo_id'

复制代码

FishC

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）：

1. !pip install huggingface_hub
   
2. from huggingface_hub import notebook_login
   
3. 
   
4. notebook_login()  # 执行这行代码后，在弹出的界面登录，或输入 token

复制代码

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：

1. from transformers import BertTokenizer
   
2. 
   
3. model_name = 'bert-large-uncased'
   
4. tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
   
5. 
   
6. # 指定您想要推送的仓库 ID，格式通常是 "用户/仓库名"
   
7. repo_id = 'your_username/bert-large-uncased'
   
8. 
   
9. # 推动tokenizer到您的HuggingFace Hub仓库中
   
10. tokenizer.push_to_hub(repo_id)

复制代码

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：

1. from transformers import BertTokenizer
   
2. 
   
3. # 从HuggingFace Hub加载已经上传的分词器
   
4. tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(repo_id)  # 使用之前指定的 repo_id

复制代码

### 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 [Hugging Face 文档](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。

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