.from_pretrained

`.from_pretrained()` 是Hugging Face Transformers库中的一种常见用法，用于加载预训练模型及其配置。如果在网络条件不佳的情况下，直接调用该函数下载模型权重可能失败，遇到这种情况有几种解决方案：

1. **找到URL手动下载**：
文章提到的一个思路是找到合适的URL来下载权重文件。这通常涉及到查看仓库（如GitHub）或Hugging Face Model Hub上的特定模型页面，那里会有权重的下载链接。然而，具体操作需要一定的Python基础，比如使用`requests`库来访问URL并保存文件。

2. **修改`from_pretrained`方法**：
如果你不能直接下载，文章建议检查`vocos`包（假设是另一个库）的`from_pretrained`定义，它可能没有`model_key`参数。你可以尝试修改其内部实现，比如将`hf_hub_download`函数中的`repo_id`替换为具体的模型ID或更改默认的下载路径。示例中提到的方法是：

   # 原始代码
   config_path = hf_hub_download(repo_id=repo_id, filename="config.yaml", revision=revision)
   model_path = hf_hub_download(repo_id=repo_id, filename="pytorch_model.bin", revision=revision)

   # 修改后的代码（假设我们想要指定本地存储路径）
   custom_repo_id = "your-model-id"
   config_path = "path/to/local/config.yaml" if not config_path else config_path
   model_path = "path/to/local/pytorch_model.bin" if not model_path else model_path

   Vocos.config_path = config_path
   Vocos.model_path = model_path

请注意，这些改动应在理解库设计和潜在后果的前提下进行，以免影响库的正常功能。