复现代码huggingface模型有connection问题

### Hugging Face 模型加载 Connection Error 解决方案 当尝试从 Hugging Face 下载模型时，可能会遇到 `ConnectionError` 或类似的错误提示。以下是几种常见的解决方案以及如何处理此类问题。 #### 方法一：手动下载并放置模型文件 如果网络连接不稳定或无法访问 Hugging Face 官方服务器，则可以考虑手动下载所需模型文件并将它们存储到本地缓存路径中。具体操作如下： 1. 访问目标模型页面（例如 [all-MiniLM-L6-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2)），找到该模型的所有相关文件。 2. 手动下载这些文件，并将其保存至指定的本地目录。 3. 修改代码中的模型加载逻辑，使其指向本地路径而非远程地址。可以通过设置参数 `cache_dir` 来实现这一点[^3]。 ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer model_path = "/path/to/local/model/directory" model = SentenceTransformer(model_path) ``` #### 方法二：清除缓存重试 有时由于之前的失败请求导致部分文件损坏或不完整，这可能引发后续加载过程中的异常行为。此时可尝试清理 `.cache/huggingface/transformers` 文件夹下的内容后再重新执行程序[^2]。 注意，在某些操作系统上，默认隐藏了用户家目录内的以`.`开头的子目录；因此需要特别留意查看方式以便定位确切位置。 #### 方法三：调整代理配置 对于处于防火墙环境内部署的应用场景来说，适当配置HTTP(S)_PROXY变量有助于绕过潜在封锁从而顺利完成资源获取动作。例如在Linux终端环境下设定如下环境变量前缀命令行启动Python脚本: ```bash export HTTP_PROXY=http://your.proxy.server:port export HTTPS_PROXY=https://your.proxy.server:port python your_script.py ``` 同样也可以通过传递额外的关键字参数给Transformers库函数完成相同效果: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( "bert-base-cased", use_auth_token=True, proxies={"http": "http://proxy.example.com:8080", "https": "https://proxy.example.com:8080"} ) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained( "textattack/bert-base-uncased-imdb", proxy="http://proxy.example.com:8080" ) ``` 以上方法均能有效缓解因网络状况不佳所引起的connection errors现象发生几率。 ---