FileNotFoundError: Failed to download file (open_clip_pytorch_model.bin) for laion/CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k. Last error: An error happ ened while trying to locate the file on the Hub and we cannot find the requested files in the local cache. Ple
时间: 2025-06-30 11:13:21 浏览: 6
在加载 `laion/CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k` 模型时,出现 `FileNotFoundError` 并提示无法找到 `open_clip_pytorch_model.bin` 文件的问题,通常与模型文件的下载或缓存机制有关。以下是可能的解决方法:
### 1. 确认模型是否支持 PyTorch 格式
该模型是基于 OpenCLIP 实现的,其权重文件可能默认以 `.safetensors` 格式提供[^1]。如果尝试加载 `.bin` 格式的权重文件失败,可以检查模型仓库中是否存在 `model.safetensors` 文件,并改用以下方式加载:
```python
from transformers import CLIPModel
# 使用 from_pretrained 的 variant 参数指定格式
model = CLIPModel.from_pretrained("laion/CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k", variant="fp16")
```
### 2. 检查网络连接和镜像源
由于模型权重较大,下载过程中可能会因网络不稳定导致文件损坏或未完全下载。可以通过设置 Hugging Face 的镜像源来加速下载:
```bash
# 设置国内镜像(如使用阿里云镜像)
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
```
随后再运行 Python 脚本加载模型。
### 3. 清除缓存并重新下载
Hugging Face 默认会将模型缓存到本地路径(如 `~/.cache/huggingface/hub/`)。若之前下载的文件不完整,可手动删除对应目录下的缓存文件后重试:
```bash
rm -rf ~/.cache/huggingface/hub/models--laion--CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k
```
### 4. 显式指定模型结构并加载权重
如果自动下载仍然失败,可以尝试显式定义模型结构并通过 `from_pretrained` 加载权重:
```python
from open_clip import create_model
# 手动创建模型实例
model = create_model(model_name="ViT-bigG-14", pretrained="laion400m_e32")
```
注意:此方法需要额外安装 `open_clip_torch` 包,并确保预训练标识符匹配。
### 5. 检查模型配置文件
确认模型配置文件 `config.json` 中的 `model_type` 和架构参数是否正确。某些情况下,错误可能是由于配置文件缺失或不兼容造成的。
### 6. 手动下载权重文件
如果上述方法均无效,可以尝试手动从 Hugging Face 页面下载 `model.safetensors` 或 `pytorch_model.bin` 文件,并将其放置在本地缓存目录中对应的模型文件夹内,然后使用如下代码加载:
```python
model = CLIPModel.from_pretrained("/path/to/local/model_directory")
```
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