os.environ["http_proxy"] = "http://localhost:7890"os.environ["https_proxy"] = "http://localhost:7890"

在Python中，`os.environ` 是一个全局字典，用于存储环境变量。通过`os.environ`，你可以设置或访问操作系统级别的环境变量。`"http_proxy"` 和 `"https_proxy"` 是两个常见的代理设置环境变量，它们用于指示网络请求应该通过哪个HTTP或HTTPS代理服务器。

要设置这两个代理，你可以这样做：

# 设置HTTP代理
os.environ["http_proxy"] = "http://localhost:7890"

# 同时设置HTTPS代理，如果需要的话
os.environ["https_proxy"] = "http://localhost:7890"

这样设置后，Python中的网络请求（如requests库的请求）会自动使用这些代理。注意，这种方法仅适用于你的当前Python进程，对于子进程可能需要额外配置才能生效。

相关问题

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel import torch import os # 设置代理环境变量 os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890" os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890" # 选择一个预训练模型和对应的tokenizer model_name = "THUDM/chatglm2-6b-int4" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) if tokenizer is None or model is None: raise ValueError("Failed to load tokenizer or model.") # 设置模型运行的设备 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) while True: input_text = input("请输入您的问题：") answer = model.generate(tokenizer, input_text) print(f"答案是：{answer}")

感谢提供代码，现在我可以更好地理解问题了。

在你的代码中，你对预训练模型使用了 `model.generate()` 方法，这是正确的方法来生成对话回复。但是，在调用 `model.generate()` 时，你传递了 `tokenizer` 作为参数，这是不正确的。

`model.generate()` 方法接受一个输入序列的张量作为参数，而不是一个 tokenizer 对象。所以你需要先将输入文本编码为张量，然后再将其传递给 `model.generate()` 方法。

以下是修正后的代码：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
import os

# 设置代理环境变量
os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890"
os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890"

# 选择一个预训练模型和对应的tokenizer
model_name = "THUDM/chatglm2-6b-int4"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
if tokenizer is None or model is None:
    raise ValueError("Failed to load tokenizer or model.")

# 设置模型运行的设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

while True:
    input_text = input("请输入您的问题：")
    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt').to(device)
    outputs = model.generate(input_ids)
    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

    print(f"答案是：{generated_text}")

在修正后的代码中，我们首先使用 `tokenizer.encode()` 将输入文本编码为张量，然后使用 `model.generate()` 生成对话回复的张量。最后，我们使用 `tokenizer.decode()` 将生成的张量解码为可读文本。

请注意，`AutoModel` 类被替换为 `AutoModelForCausalLM` 类，因为 chatglm2-6b-int4 模型被定义为一个语言模型（Language Model）。

export no_proxy="172.23.128.0/24" 不生效

如果设置了 `no_proxy` 环境变量后，但仍然无法生效，可能是以下原因导致的：

1. `no_proxy` 环境变量设置不正确，可以通过 `echo $no_proxy` 命令查看是否正确设置了该环境变量。

2. 如果使用的是 curl，需要在命令行中添加 `-x` 参数，例如：`curl -x "" http://example.com`。

3. 如果使用的是 wget，需要在命令行中添加 `--no-proxy` 参数，例如：`wget --no-proxy http://example.com`。

4. 如果使用的是 Python，需要在代码中添加以下代码：

   import os
   os.environ['no_proxy'] = '172.23.128.0/24'

如果以上方法都无法解决问题，可以尝试重启终端或电脑。如果问题仍然存在，可能需要检查网络代理设置或联系网络管理员。