下载模型 huggingface.co出错

### 解决从 Hugging Face 下载模型时出现的错误

当尝试从 `huggingface.co` 下载模型时遇到连接问题或其他错误，可以采取多种方法来解决问题。

#### 方法一：检查网络连接和代理设置
如果遇到了类似于 `HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443)` 的错误消息，这通常意味着客户端无法成功建立到目标服务器的安全连接。确保已经正确设置了互联网访问权限，并且如果有防火墙或安全软件正在阻止请求，则应调整相应配置[^2]。

对于那些已经在使用代理但仍遭遇相同问题的情况，可能是因为 Python 在通过 SOCKS5 代理并启用 SSL 验证的情况下会触发特定 bug。针对这种情况的一个解决方案是降级 `urllib3` 库至更稳定的版本：

pip uninstall urllib3
pip install urllib3==1.25.11

此操作有助于绕过某些版本中存在的兼容性问题[^4]。

#### 方法二：处理特殊字符引起的 URL 错误
有时下载失败可能是由于URL中的特殊字符未被正确解析所造成的。例如，在路径中含有百分号 `%` 可能会被误解为转义序列的一部分而导致资源定位不准确。确认所提供的链接地址是否含有不必要的编码符号，并对其进行适当修正[^5]。

#### 方法三：验证身份认证状态
部分受保护的内容需要用户先完成登录流程才能获取完整的读取权限。因此，如果是试图加载需授权访问的数据集或是私人仓库里的预训练权重文件，那么应当按照官方文档指示先行注册账号并通过 API Token 或者 OAuth 流程获得必要的凭证信息后再试一次下载过程[^1]。

#### 方法四：手动指定缓存位置
为了提高效率以及避免重复传输相同的大型文件，Hugging Face 默认会在用户的主目录下的隐藏文件夹 `.cache/huggingface/transformers` 中保存已下载过的资产副本。然而，假如该默认存储路径不可写入或者是磁盘空间不足的话也会引发异常状况。可以通过环境变量的方式临时改变这些资料的目标存放地点，比如设置如下所示的命令前缀来进行测试：

import os
os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] = '/path/to/new/cache/directory'

这样做不仅能够帮助排查因本地因素引起的问题，同时也允许跨不同计算节点间共享同一套静态依赖库从而简化部署工作流[^3]。