huggingface file download 出错huggingface_hub.errors.LocalEntryNotFoundError
时间: 2025-06-02 10:02:01 浏览: 137
### 解决方案
`huggingface_hub.errors.LocalEntryNotFoundError` 错误通常表示在尝试定位文件时发生错误,并且无法在本地缓存中找到请求的文件[^2]。以下是几种常见的解决方案:
#### 方法一:检查网络连接并重试
该错误可能是由于网络不稳定引起的。确保设备已连接到互联网,或者切换至更稳定的网络环境后重新运行代码。
#### 方法二:清除本地缓存并重新下载
如果本地缓存中的文件损坏或不完整,则可能导致此错误。可以通过删除 `~/.cache/huggingface/transformers` 文件夹来清除缓存,并让程序重新下载所需模型或文件[^3]。
```bash
rm -rf ~/.cache/huggingface/transformers/
```
#### 方法三:使用国内镜像站点
对于中国用户而言,访问 Hugging Face 官方服务器可能会受到网络延迟的影响。可以配置环境变量以指向国内镜像站点,例如阿里云提供的镜像服务:
```bash
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com/api/models
```
完成设置后再次运行脚本即可正常加载模型[^4]。
#### 方法四:手动下载模型权重文件
当自动下载失败时,可以选择从 Hugging Face Model Hub 页面手动获取对应模型的 `.bin` 或其他格式的权重文件,并将其放置于指定目录下供程序调用[^1]。
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### 示例代码调整
假设您正在加载名为 `"bert-base-uncased"` 的预训练模型,可通过如下方式实现基于 CPU 的初始化操作(适用于无 GPU 场景),从而规避潜在的数据类型冲突问题:
```python
from transformers import BertModel, AutoTokenizer
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name).to(torch.device("cpu"))
```
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### 注意事项
- 如果仍遇到相同异常,请确认所依赖库版本是否最新;必要情况下升级 PyTorch 和 Transformers 库。
- 对于某些特定架构(如 Vision Transformer),还需额外验证输入张量维度以及数据处理逻辑的一致性。
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