下载huggingface预训练模型到本地并调用

写在前面

在大模型横行的时代，无法在服务器上连接外网的研究僧真的是太苦逼了，每次想尝试类似于CLIP，BLIP之类的大模型都会得到“requests.exceptions.ConnectionError: (MaxRetryError("HTTPSConnectionPool(host=‘huggingface.co’, port=443)” 或“requests.exceptions.ConnectionError: (MaxRetryError(“HTTPSConnectionPool(host=‘huggingface.co’, port=443): Max retries exceeded with url: /api/models/bert-base-uncased/tree/main?recursive=True&expand=False (Caused by NewConnectionError(‘: Failed to establish a new connection: [Errno 101] Network is unreachable’))”), ‘(Request ID: 390a0157-95dd-416d-80c5-79f4fdd4b6d1)’)”类似的“奖励”。

其实主要就是因为无法访问外网，从而不能从huggingface下载预训练的权重导致的。一个简单的方式就是在本地将预训练的权重文件下载好，然后再上传到服务器上，但是找了一下现在网上的相关教程都不是特别容易上手，特此在这里记录一下便于后续自己遇到类似的问题参考。

下面以BLIP调用BERT为例。

报错的语句为：

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
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解决方案

1. 进入huggingface官网：https://huggingface.co/

2. 在搜索框输入想要下载的模型名称，如 bert-base-uncased

3. 如图找到自己需要的模型对应的连接，点进去。 点击 Files and versions

4. 下载需要的文件，这里以Torch为例 需要下载四个文件， 分别是 config.json ， pytorch_model.bin， tokenizer.json ，vocab.txt

5. 在本地新建一个文件夹我这里叫BERT，然后把上面四个文件下载到这个目录下面，注意：不能改变文件名和后缀

6. 将该文件夹上传到服务器项目所在的文件夹下，from_pretrained() 里面的参数

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
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修改为 服务器上改文件夹路径，如

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('/data/timer/BLIP/BERT')
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这里主要是因为BertTokenizer.from_pretrained() 可以接受的参数有几种，short-cut name（缩写名称，类似于bert-base-uncased这种）、identifier name（类似于microsoft/DialoGPT-small这种）、文件夹、文件。

其实相关的教程网上也有，但就是没有给一个实例或者不够全面。特别地对于下载的文件如何放置没有一个特别详细的说明。希望这篇博客能够帮助到大家。

参考：

1. huggingface transformers预训练模型如何下载至本地，并使用？
2. 如何从huggingface官网下载模型