stable-diffusion-webui报OSError: Can‘t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14‘的正确解决方法

最新推荐文章于 2025-03-05 14:45:13 发布
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分类专栏： 深度学习 Python技巧 文章标签： stable diffusion 深度学习 人工智能
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文章讲述了在部署StableDiffusionWebUI时遇到的OSError，由于使用了硬编码的绝对路径，导致模型加载失败。解决方案是创建指定的openai文件夹并将模型镜像clone到其中，强调了遵循软件工程实践的重要性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这个是个普遍问题，例如：Windows平台安装stable-diffusion-webui-1.7.0解决少工具包clip-vit-large-patch14 - 知乎

Stable Diffusion WebUI linux部署问题_oserror: can't load tokenizer for 'openai/clip-vit-优快云博客 

但是我发现很多朋友是改代码中的绝对路径的，这非常不科学，为啥要用硬编码绝对路径呢？

具体的报错信息如下：

OSError: Can't load tokenizer for 'openai/clip-vit-large-patch14'. If you were trying to load it from 'https://huggingface.co/models', make sure you don't have a local directory with the same name. Otherwise, make sure 'openai/clip-vit-large-patch14' is the correct path to a directory containing all relevant

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该插件的原理是在调用和完成时分别向原始模型中注入（inject）和删除（restore）时间步模块从而生成连续变化的GIF，由于整体版本过老，直接执行该插件会报没有insert和pop方法的错误，因此需要在。首先在模型左侧选择Stable Diffusion模型及其对应VAE，然后输入正向和反向提示词，在下面点击生成相关设置如采样方法、采样迭代次数和宽高等。lora是一类对模型进行微调的方法，是一系列参数量较小的模型，在与原始模型结合后，可以对生成图片做特定修饰，可以理解为化妆技术。
Stable-diffusion安装时Can‘t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14‘2种解决方案
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在安装Stable-diffusion WebuUI时，运行python launch.py出现Can‘t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14问题，这是因为安装过程中需要去huggingface网站下载一些文件，但该网站被墙，所以报错。下面给出两种具体解决方案。
CLIP-VIT-Large-Patch14常见错误及解决方法
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CLIP-VIT-Large-Patch14常见错误及解决方法 clip-vit-large-patch14 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/openai/clip-vit-large-pat...
解决stable-diffusion-webui运行错误：OSError: Can‘t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14‘.
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在运行stable-diffusion-webui时出现错误：原因是无法从国内的网无法从huggingface下载文件。
[已解决] Can‘t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14‘
ruby0422的博客
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链接: https://pan.baidu.com/s/1EBptJ2v9inq9A5LEYFfBMg 提取码: dh2b。需要手动创建openai 目录并把 下载后解压的资源拖入到openai目录下面。Stable diffusion webui Mac M1 安装部署。clip-vit-large-patch14 国内已经不能访问了。
OSError: Can‘t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14‘.
m0_55434618的博客
04-17 4520
在使用DiAD官方给的代码时候，出现了以下bug： OSError: Can’t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14’. If you were trying to load it from ‘https://huggingface.co/models’, make sure you don’t have a local directory with the same name. Otherwise, make sure ‘openai/cli
Stable-diffusion安装时Can‘t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14‘问题解决
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qq_39352483的博客
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如果你在安装stable-diffusion的时候遇到了这个问题，可以下载本博客的绑定资源，然后修改项目中的文件地址就可以了。例如报错：这是因为hugginface现在被墙了，所以直接下载无法下载。
[已解决] OSError: Can‘t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14‘.
qq_53826699的博客
01-06 4358
Stable-diffusion安装时Can‘t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14‘问题解决-优快云博客。链接: https://pan.baidu.com/s/1EBptJ2v9inq9A5LEYFfBMg 提取码: dh2b。用人话翻译一下：在根目录下创建一个文件夹 《openai》，然后把下载的文件传入进去就OK了。需要手动创建openai 目录并把 下载后解压的资源拖入到openai目录下面[全文精华]
OSError: Can‘t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14‘
xinvictory的专栏
10-06 1344
运行：python launch.py --use-cpu all --skip-torch-cuda-test --theme dark --precision full --no-half --listen --server-name 0.0.0.0。1.进入解压后的 stable-diffusion-webui目录，创建目录 openai。环境：centos7.9 、stable-diffusion-webui。3.在stable-diffusion-webui根目录下执行如下命令.
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链接: https://pan.baidu.com/s/1EBptJ2v9inq9A5LEYFfBMg 提取码: dh2b。/Users/wuzhanxi/stable-diffusion-webui，在这个目录下手动创建一个openai目录。需要手动创建openai 目录并把 下载后解压的资源拖入到openai目录下面。安装sd的时候，本地你自己的目录下会同时生成一个sd的目录，我的是这样的。原因：clip-vit-large-patch14 国内已经不能访问了。原因：torch 的版本不对。
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4）打开本地安装目录中的 tokenization_utils_base.py 文件，文件路径为：\stable-diffusion-webui\venv\Lib\site-packages\transformers。1）手动下载 clip-vit-large-patch14 相关文件，可以直接在网盘下载，也可以去官网下载。5）在文件中搜索 pretrained_model_name_or_path =，修改等号后面的路径为第 3 步中 clip-vit-large-patch14 的路径。
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需要手动创建openai 目录并把 下载后解压的资源拖入到openai目录下面，我自己连代码都不用改。clip-vit-large-patch14 国内已经不能访问了。在跑Stable Diffusion v1系列的时候遇到了。另外如果不行的话，可以去官网下载。
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在代码的上下文中，出现错误的代码段涉及到 "openai/clip-vit-large-patch14" 模型的加载问题，而上面提供的这段代码被用来禁用了 SSL 证书验证。引发此问题的应该是这部分代码，笼统来说就是尝试从 Hugging Face Transformers 库中加载一个名为 "openai/clip-vit-large-patch14" 的模型，并且尝试加载它的 PyTorch 权重，但是所需的。同时，仔细检查你所使用的模型路径是否正确，是否指向了正确的模型版本。
oserror: can't load tokenizer for 'google/flan-t5-xxl'
12-10
这个错误提示通常出现在使用Hugging Face的Transformers库加载预训练模型时。具体来说，`OSError: can't load tokenizer for 'google/flan-t5-xxl'` 意味着程序无法加载名为 `google/flan-t5-xxl` 的模型的tokenizer。以下是一些可能的原因和解决方法： 1. **模型未下载**： 确保你已经下载了 `google/flan-t5-xxl` 模型和tokenizer。你可以使用以下命令来下载： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/flan-t5-xxl") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google/flan-t5-xxl") ``` 2. **网络问题**： 如果你是在线下载模型，确保你的网络连接正常。如果网络不稳定，可以尝试使用代理或者在下载前手动下载模型。 3. **路径错误**： 如果你已经手动下载了模型，确保在 `from_pretrained` 方法中指定了正确的路径。例如： ```python tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/path/to/tokenizer") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("/path/to/model") ``` 4. **版本不兼容**： 确保你的Transformers库和其他依赖库是最新版本。你可以使用以下命令来更新： ```bash pip install --upgrade transformers ``` 5. **权限问题**： 确保你有权限读取模型和tokenizer的目录。你可以尝试以管理员权限运行你的脚本，或者更改文件权限。 如果以上方法都无法解决问题，建议你查看完整的错误日志，或者在Hugging Face的GitHub仓库中提交issue，寻求社区的帮助。
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