本地使用huggingface的diffuser包，来读取vae模型，读取时间过长

from diffusers import AutoencoderKL
vae = AutoencoderKL.from_pretrained(
        "your local model cache",
        torch_dtype=torch.float16,
        local_files_only=True # 使用这个来强制读取本地模型
    )

使用上述代码读取模型后，模型加载时间异常，使用ctrl+c中断后，发现终止在socket连接处。由于中国ip访问huggingface有问题，想试下能不能使用镜像网站。

将下述代码添加后仍然无效，逐行分析代码寻找原因：

import os
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'

发现问题出在读取模型时，在diffuser包中的model_utils.py中使用了send_telemetry函数来验证模型结构，对huggingface发送了请求。具体调用如下：

send_telemetry(
                {"model_class": cls.__name__, "model_path": "local", "framework": "pytorch"},
                name="diffusers_from_pretrained",
            )

send_telemetry的具体实现在hub_utils.py中，具体如下：

def send_telemetry(data: Dict, name: str):
    """
    Sends logs to the Hub telemetry endpoint.

    Args:
        data: the fields to track, e.g. {"example_name": "dreambooth"}
        name: a unique name to differentiate the telemetry logs, e.g. "diffusers_examples" or "diffusers_notebooks"
    """
    if DISABLE_TELEMETRY or HF_HUB_OFFLINE:
        pass

    headers = {"user-agent": http_user_agent(data)}
    endpoint = HUGGINGFACE_CO_TELEMETRY + name
    try:
        r = requests.head(endpoint, headers=headers)
        r.raise_for_status()
    except Exception:
        # We don't want to error in case of connection errors of any kind.
        pass

可以发现放松请求的地址来自于endpoint这个变量，点击HUGGINGFACE_CO_TELEMETRY溯源，发现最终来自diffuser包中的utils中的__init__.py中的HUGGINGFACE_CO_RESOLVE_ENDPOINT

将其修改为

# HUGGINGFACE_CO_RESOLVE_ENDPOINT = "https://huggingface.co"
HUGGINGFACE_CO_RESOLVE_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"

即可直接访问国内的镜像网站，问题解决。