提示：Python 运行时抛出了一个异常。请检查疑难解答页面。 Wanted outputs: [textbox, html, checkboxgroup, html, textbox] Received outputs: [{'__type__': 'generic_update'}, {'__type__': 'generic_update'}, {'__type__': 'generic_update'}, "<div class='error'>URLError: &lt;urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: unable to get local issuer certificate (_ssl.c:1007)&gt;</div>"] Benchmark submitted records: 1

这个异常是由于 SSL 证书验证失败导致的。这通常是因为 Python 运行环境无法验证远程服务器的 SSL 证书。解决这个问题的一种方法是禁用 SSL 证书验证，但这并不是一个安全的做法。更好的解决方案是更新 Python 的证书存储或者安装缺失的证书。

你可以尝试以下步骤来解决该问题：

1. 确保你的 Python 版本是最新的。可以使用 `python --version` 命令来检查版本，并访问 Python 官方网站下载最新版本。

2. 更新证书存储。你可以从 https://curl.se/ca/cacert.pem 下载最新的根证书文件（cacert.pem）。然后，在你的 Python 代码中，设置 `REQUESTS_CA_BUNDLE` 环境变量为该证书文件的路径。示例代码如下：

import os
os.environ['REQUESTS_CA_BUNDLE'] = '/path/to/cacert.pem'

请确保替换 `/path/to/cacert.pem` 为你下载的证书文件的实际路径。

3. 如果你使用的是某个特定的库（例如 requests），可以尝试更新该库到最新版本，因为某些库可能已经修复了与 SSL 证书验证相关的问题。

如果上述方法仍然无法解决问题，你可以尝试搜索相关错误信息，以获得更多针对你特定情况的解决方案。

相关问题

Report successfully generated to outputs\reports\html multiprocessing.pool.RemoteTraceback:

这个错误通常是由于在使用 `multiprocessing` 库的时候，某个子进程出现了异常，并且无法被主进程捕获和处理，导致程序终止并生成了一个错误报告。

您需要查看报告中的详细信息，找到子进程中出现的异常，并对代码进行调试和修复。您也可以使用 `try/except` 语句捕获子进程中的异常，并在主进程中进行处理，以避免程序终止并生成错误报告。

如果您需要更多帮助，请提供更多上下文或代码片段。

用huggingface写一个GPT3推理代码，要求：用python写，要直接输出可以正确执行的代码

import transformers

tokenizer = transformers.GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = transformers.GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# Sample input
input_text = '今天是'

# Encode the input
indexed_tokens = tokenizer.encode(input_text)

# Convert indexed tokens in a PyTorch tensor
tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens])

# Predict next token
with torch.no_grad():
outputs = model(tokens_tensor)
predictions = outputs[0]

# Get the predicted next sub-word
predicted_index = torch.argmax(predictions[0, -1, :]).item()
predicted_text = tokenizer.decode(indexed_tokens + [predicted_index])

print(predicted_text)