python系列&deep_study系列（亲测有效）：Hugging Face 无法连接问题 OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface

最新推荐文章于 2025-10-11 22:53:46 发布
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分类专栏： # python AI系列 文章标签： python 开发语言
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Hugging Face 无法连接问题 OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface



Hugging Face 无法连接问题 OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file 解决方案

Hugging Face 无法连接问题 OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file 解决方案

今天打算用一下hugging face的BERT模型，跑代码的时候显示连接不了，应该是hugging face的网站不稳定，国内连接比较困难。报错信息如下：

在这里插入图片描述

解决方案很简单，根据报错的提示，打开Huggi

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huggingface连接不上的解决方案(持续更新)
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ValueError: Connection error, and we cannot find the requested files in the cached path. Please try
yy_23456789的博客
05-26 5552
之前都能正常执行，这两天突然出现这种错误，试过重新上传模型导入依赖，还是无法解决。' 加载预训练模型时，连接失败。
【解决】OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file
最新发布
丑小鸭
10-11 480
在使用HuggingFace下载CLIP模型时，报了异常，这个主要需要修改HuggingFace链接，当然如果您的电脑可以科学上网，不用此配置了。这里仅限于无法科学上网的修改和配置。找到您虚拟环境下的 huggingface_hub包,一般是在。然后找到 constants.py。
Hugging face 的问题记录 I
Blog Tim J Lebers
06-26 2363
Huggingface 模型使用中错误记录
解决报错“OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file”
m0_55245520的博客
03-12 9121
今天在于Bert进行文本情感分析时，由于要调用Bert的预训练模型，但是出现报错。原因是这个网址，国内的IP已经没办法访问了。于是想到用离线模式下载。意思是无法访问这个网址，点进这个网址，浏览器访问，依旧失败。1、搜索 bert-base-uncased。附上Bert的一个简单运行demo。2、下载所需要的文件（权重文件）都看到这里了~给个小心心❤❤呗~3、将下载的文件保存到项目下面。主要是在预训练模块处进行更改。不需要安全上网也能访问！4、更改源代码中的地址。
Hugging Face 无法连接问题 OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file 解决方案
m0_46295727的博客
09-23 6万+
Hugging Face 无法连接问题 OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file 解决方案 亲测有效
OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file
苏云南雁的博客
03-18 1万+
想折腾bert的同学，应该也遇到这个问题。
一行命令完美解决：OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file, couldn‘t find
源代码杀手的博客
06-04 1918
摘要：复现TaG项目时遇到的模型加载与设备配置问题 在Ubuntu环境下复现TaG项目的文档级联合实体和关系提取训练代码时，遇到两个主要问题：(1) 网络连接超时导致无法从Hugging Face下载roberta-base模型配置文件(config.json)，触发ConnectTimeoutError，即使尝试本地加载(local_files_only=True)也失败；(2) CUDA设备配置错误，指定了无效的cuda:-1设备索引，导致CUDA初始化警告和自动回退到CPU运行。这些问题表明环境可能存
python系列&deep_study系列：HuggingFace CLI 命令全面指南
weixin_54626591的博客
07-29 1355
HuggingFace CLI 命令全面指南
解决OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file
qq_44908396的博客
09-25 5691
解决hugging face无法下载模型的问题
【解决问题】OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file
请多多指教
01-09 3938
使用实验室服务器报错无法连接HF：OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like facebook/esm2_t12_35M_UR50D is not the path to a directory containing a file named config.json.
OSError：We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file
Cccure的博客
05-23 9431
跟着网上的方法，如：自己下载需要的数据集放进模型中，并更改数据集或引用模型位置的路径和名称，或者更换安装包版本，都没有解决我的问题。经我研究，在main.py文件中加入以下一句代码便可以正常运行。使用transformer引入 AutoTokenizer时。
OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file, couldn‘t find it(亲测有效)
l8947943的博客
10-20 9660
意思是无法访问这个网址，主要是代码会从huggingface上下载模型，但是国内又存在墙的问题，因此，我们有两种解决方式。
【已解决】OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file
weixin_56319483的博客
07-13 3511
【已解决】OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file
We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file
weixin_42569775的博客
04-08 1291
2.写入环境变量建议写入~/.bashrc。
获取 Hugging Face 配置文件python脚本执行报错，OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load the files, and couldn't find them in the cached files. Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'.
06-26
<think>我们面对的问题是在离线环境下加载HuggingFace模型时出现连接错误。根据引用[1][2][3]，问题通常是由于无法连接到HuggingFace服务器下载配置文件或模型权重。解决方案的核心是确保所有必需的文件（包括模型权重、配置文件、分词器文件等）都在本地可用，并正确配置缓存路径或使用本地路径加载。###解决方案：离线加载HuggingFace模型####1.**提前下载所有必需文件**在离线之前，确保在联网环境下下载完整的模型和配置文件。使用以下Python代码：```pythonfromtransformersimportAutoModel,AutoTokenizer,AutoConfigmodel_name="deepseek-ai/deepseek-llm-r1-14b-base"#替换为你的模型ID#下载并保存配置文件config=AutoConfig.from_pretrained(model_name)config.save_pretrained("./local_model")#下载并保存分词器tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)tokenizer.save_pretrained("./local_model")#下载并保存模型model=AutoModel.from_pretrained(model_name)model.save_pretrained("./local_model")```####2.**将整个目录复制到离线环境**将`local_model`目录完整地复制到离线机器上，确保包含以下文件：-`config.json`-`pytorch_model.bin`(或类似名称的模型权重文件)-分词器相关文件（如`tokenizer_config.json`,`vocab.json`,`merges.txt`等）####3.**离线加载模型**在离线机器上，使用本地路径加载模型：```pythonfromtransformersimportAutoModel,AutoTokenizermodel=AutoModel.from_pretrained("/path/to/local_model")tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("/path/to/local_model")```####4.**配置环境变量（可选）**如果代码仍然尝试连接HuggingFace服务器，可以设置环境变量强制使用本地文件：```bashexportTRANSFORMERS_OFFLINE=1#启用完全离线模式exportHF_DATASETS_OFFLINE=1#数据集离线（如果用到）```####5.**处理特殊依赖**某些模型需要`trust_remote_code=True`参数（如引用[3]所述），特别是自定义架构的模型：```pythonmodel=AutoModel.from_pretrained("/path/to/local_model",trust_remote_code=True,local_files_only=True#确保只使用本地文件)```###关键说明1.**文件完整性检查**确保本地目录包含所有必需文件，可通过比较[HuggingFaceHub](https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-r1-14b-base/tree/main)上的文件列表验证。2.**缓存路径覆盖**如果默认缓存路径（`~/.cache/huggingface`）不可用，可通过环境变量指定：```bashexportHF_HOME=/custom/cache/path```3.**网络错误规避**设置`local_files_only=True`参数（如引用[4]建议）直接跳过网络请求：```pythonmodel=AutoModel.from_pretrained("/local/path",local_files_only=True)```###相关问题1.如何验证离线加载的模型与在线版本完全一致？2.当模型依赖特定版本的`transformers`库时，如何确保离线环境兼容？3.如何将HuggingFace模型转换为可在完全隔离网络环境中运行的格式？4.离线加载时出现`ModuleNotFoundError`（缺少自定义模块）如何解决？5.如何为多台离线机器批量部署相同的模型环境？>**注意**：对于大型模型（如14B参数），确保离线机器有足够RAM/显存加载。可结合`device_map="auto"`参数实现多GPU分片[^3]。</think>### 解决 Hugging Face 离线加载失败问题指南 当在离线环境中加载 Hugging Face 模型时遇到 `OSError: Couldn't connect to https://huggingface.co` 错误，可通过以下步骤解决： #### 1. **提前下载所有必需文件（关键步骤）** 在联网环境下下载完整模型文件： ```bash # 下载配置文件 python -c "from transformers import AutoConfig; AutoConfig.from_pretrained('deepseek-ai/deepseek-llm-r1-14b-base').save_pretrained('./deepseek-r1-14b-hf')" # 下载分词器 python -c "from transformers import AutoTokenizer; AutoTokenizer.from_pretrained('deepseek-ai/deepseek-llm-r1-14b-base').save_pretrained('./deepseek-r1-14b-hf')" # 复制模型权重 cp /opt/ollama_models/deepseek-r1-14b/pytorch_model.bin ./deepseek-r1-14b-hf/ ``` #### 2. **强制离线模式** 设置环境变量禁止网络连接： ```bash export TRANSFORMERS_OFFLINE=1 # 核心离线开关 export HF_DATASETS_OFFLINE=1 # 数据集离线 ``` #### 3. **验证本地文件结构** 确保本地目录包含完整文件： ``` deepseek-r1-14b-hf/ ├── pytorch_model.bin # 模型权重 ├── config.json # 模型配置 ├── tokenizer_config.json # 分词器配置 ├── special_tokens_map.json ├── tokenizer.json # 分词器实现 └── vocab.txt # 词表文件 ``` #### 4. **使用绝对路径加载模型** 在代码中指定本地路径： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "/path/to/deepseek-r1-14b-hf", # 使用绝对路径 local_files_only=True, # 强制只读本地文件 trust_remote_code=True # 处理自定义架构 ) ``` #### 5. **处理常见错误** - **配置文件缺失错误**：确保 `config.json` 存在且完整 - **分词器加载失败**：检查 `tokenizer*` 文件是否齐全 - **权重不匹配**：添加 `ignore_mismatched_sizes=True` 参数 #### 6. **Docker 环境特殊配置** 在容器中运行时添加卷映射和离线标志： ```bash docker run -it --rm \ -e TRANSFORMERS_OFFLINE=1 \ -v /path/to/local_model:/model \ pytorch/pytorch \ python -c "from transformers import AutoModel; AutoModel.from_pretrained('/model', local_files_only=True)" ``` > **关键提示**：完整模型文件应包含**配置文件 + 权重 + 分词器**三部分，缺一不可[^1][^3]。对于自定义模型（如 DeepSeek），必须设置 `trust_remote_code=True`[^3]。 ### 相关问题 1. 如何在完全隔离的网络环境中批量下载 Hugging Face 模型及其依赖？ 2. 当模型配置文件与权重不匹配时，如何手动修复或重建配置文件？ 3. 离线环境下如何解决 Hugging Face 模型的版本兼容性问题？ 4. 对于自定义架构模型，如何确保 `trust_remote_code=True` 的安全性？ 5. 如何将离线加载的模型转换为 ONNX/TensorRT 等推理优化格式？
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