加载bert模型时自动连接huggingface.co，如何只连接一次将其下载到本地，之后不再连接而使用本地数据

您可以通过将`from_pretrained`方法的`cache_dir`参数设置为本地缓存文件夹路径，来缓存下载的BERT模型权重。在第一次下载时，模型权重将会被下载到指定的缓存文件夹中。在后续的加载过程中，如果缓存文件夹中已经存在对应的模型权重，则会直接使用本地的权重，而不会再次连接Hugging Face S3或Google Cloud Storage。

例如，您可以将`cache_dir`参数设置为`./cache`，并在第一次加载BERT模型时下载权重：

from transformers import BertModel

model_name = 'bert-base-uncased'
cache_dir = './cache'

model = BertModel.from_pretrained(model_name, cache_dir=cache_dir)

这样，模型权重将会被下载到`./cache`文件夹中，并且在后续的加载过程中会优先从本地缓存中读取模型权重，而不会再次自动连接Hugging Face S3或Google Cloud Storage。

注意，如果您在缓存文件夹中手动删除了对应的模型权重文件，或者缓存文件夹被清空，模型权重将会被重新下载。

相关问题

加载bert模型时自动连接huggingface.co，如何不再连接而使用本地数据

如果您已经从Hugging Face S3或Google Cloud Storage上下载了BERT模型权重，您可以通过将`from_pretrained`方法的`pretrained_model_name_or_path`参数设置为本地的文件夹路径来加载本地权重，例如：

from transformers import BertModel
model = BertModel.from_pretrained('./bert-base-uncased')

这样，模型权重将会从本地的`./bert-base-uncased`文件夹中加载，而不会再自动连接Hugging Face S3或Google Cloud Storage。

另外，如果您需要将已下载的模型权重移动到本地文件夹中，可以使用`cache_dir`参数来指定缓存文件夹路径，并将下载的权重文件移动到该文件夹中。例如：

from transformers import BertModel
import os
import shutil

cache_dir = './cache'
model_name = 'bert-base-uncased'

model = BertModel.from_pretrained(model_name, cache_dir=cache_dir)

# 将下载的模型权重移动到本地文件夹中
if os.path.exists(os.path.join(cache_dir, model_name)):
    shutil.move(os.path.join(cache_dir, model_name), os.path.join('.', model_name))

这样，模型权重将被移动到当前目录下的`bert-base-uncased`文件夹中，之后可以通过设置`from_pretrained`方法的`pretrained_model_name_or_path`参数来加载本地权重。

加载bert模型时自动连接huggingface.co

在加载BERT模型时，Hugging Face Transformers库默认情况下会自动从Hugging Face S3（Simple Storage Service）或者Google Cloud Storage上下载模型权重。这个默认的行为可以通过设置`cache_dir`参数来修改，将其设置为本地的缓存文件夹路径。例如：

from transformers import BertModel
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', cache_dir='./cache')

这样，模型权重将会被下载到`./cache`文件夹中，并且在后续的加载过程中会优先从本地缓存中读取模型权重，而不会再次自动连接Hugging Face S3或Google Cloud Storage。

另外，如果需要禁用自动下载权重的功能，可以将`from_pretrained`方法的`cache_dir`参数设置为`None`，例如：

from transformers import BertModel
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', cache_dir=None)

这样，模型权重将不会被自动下载，仅会使用本地缓存中已存在的权重。