尝试从 transformers.models.distilbert.modeling_distilbert 模块中导入 DISTILBERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST 时失败了。

当你尝试从 `transformers.models.distilbert.modeling_distilbert` 模块导入 `DISTILBERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_LIST` 时可能会遇到错误，这通常是因为以下几个原因：

1. **缺少安装**: 确保已经安装了 Hugging Face Transformers 库及其所有依赖项。你可以使用 pip 进行安装：

   pip install transformers

2. **模块更新**: 如果库版本有变动，某些变量或常量可能已经被移除或重构。检查你的 Transformers 版本是否是最新的，如果不是，升级到最新版并查看官方文档是否有关于这个变化的信息。

3. **导入路径错误**: 可能你的代码中直接引用的模块路径不正确。确认是否需要导入正确的子模块。有时可能是 `modeling` 而不是 `modeling_distilbert`，或者文件结构发生了改变。

4. **环境隔离**: 在虚拟环境中运行代码时，如果没有正确设置环境变量，可能导致无法访问预训练模型列表。确保你在正确的环境中运行，并且该环境包含了必要的配置。

5. **网络问题**: 如果尝试下载列表时网络不稳定，也可能导致加载失败。尝试在网络稳定的情况下再次尝试。

如果遇到此类问题，建议查阅最新版本的 Transformers 官方文档，或者在 Hugging Face 的论坛、GitHub 上寻求帮助。记得提供详细的错误信息以便于定位问题。

相关问题

model = ppnlp.transformers.ErnieForSequenceClassification.from_pretrained('ernie-3.0-base-zh', num_classes=4) tokenizer = ppnlp.transformers.ErnieTokenizer.from_pretrained('ernie-3.0-base-zh')

这段代码使用了PaddlePaddleNLP库中的Ernie模型和相应的Tokenizer。下面是代码的解读：

- 首先，通过调用`ppnlp.transformers.ErnieForSequenceClassification.from_pretrained()`函数创建了一个Ernie模型用于序列分类任务。`'ernie-3.0-base-zh'`是预训练模型的名称，表示使用Ernie 3.0基础中文模型。`num_classes=4`指定了模型要分类的类别数目，这里假设为4类。

- 接着，通过调用`ppnlp.transformers.ErnieTokenizer.from_pretrained()`函数创建了一个Ernie的Tokenizer。同样，`'ernie-3.0-base-zh'`是预训练模型的名称，表示使用Ernie 3.0基础中文模型。

总结起来，这段代码的作用是创建了一个Ernie模型和相应的Tokenizer，并指定了模型要分类的类别数目。通过预训练模型和Tokenizer，可以进行中文文本序列分类任务。

python web_demo.py Explicitly passing a `revision` is encouraged when loading a model with custom code to ensure no malicious code has been contributed in a newer revision. Traceback (most recent call last): File "/home/nano/THUDM/ChatGLM-6B/web_demo.py", line 5, in <module> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 679, in from_pretrained return tokenizer_class.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, *inputs, **kwargs) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1804, in from_pretrained return cls._from_pretrained( File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/tokenization_utils_base.py", line 1958, in _from_pretrained tokenizer = cls(*init_inputs, **init_kwargs) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 221, in __init__ self.sp_tokenizer = SPTokenizer(vocab_file, num_image_tokens=num_image_tokens) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 64, in __init__ self.text_tokenizer = TextTokenizer(vocab_file) File "/home/nano/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm-6b/tokenization_chatglm.py", line 22, in __init__ self.sp.Load(model_path) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 905, in Load return self.LoadFromFile(model_file) File "/home/nano/.local/lib/python3.10/site-packages/sentencepiece/__init__.py", line 310, in LoadFromFile return _sentencepiece.SentencePieceProcessor_LoadFromFile(self, arg) RuntimeError: Internal: src/sentencepiece_processor.cc(1101) [model_proto->ParseFromArray(serialized.data(), serialized.size())]什么错误

根据您提供的错误信息，看起来是加载模型时出现了一些问题。具体来说，这个错误是由于加载了一个具有自定义代码的模型，并且在加载时没有明确指定修订版本。为了确保没有恶意代码被贡献到较新的修订版本中，建议显式地传递一个`revision`参数。

您可以尝试以下解决方法：

在`web_demo.py`文件中，将以下代码行：

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True)

替换为：

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/nano/THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True, revision="main")

这样会明确指定修订版本为"main"，以避免加载模型时出现安全问题。请确保您已经下载了正确的模型文件并将路径指向正确的位置。

如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。