离线下载tokenizer models

您可以在Hugging Face的官方GitHub库中找到tokenizer models的离线下载链接。您可以通过以下步骤离线下载：

1. 打开Hugging Face的GitHub库：https://github.com/huggingface/tokenizers

2. 点击“Releases”选项卡，找到最新版本的tokenizer models。

3. 下载适用于您的操作系统的压缩文件。

4. 解压缩文件，并将tokenizer models移动到您的项目文件夹中。

这样就可以在离线模式下使用tokenizer models了。

相关问题

huggingface的离线模型如何使用

Hugging Face是一个自然语言处理（NLP）模型和工具库的开源社区。Hugging Face提供了许多预训练的NLP模型，可以用于各种任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。离线模型是指将这些预训练模型下载到本地，以便在没有网络连接的情况下使用。

要使用Hugging Face的离线模型，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装transformers库：首先，确保已经安装了Hugging Face的transformers库。可以使用pip命令进行安装：`pip install transformers`

2. 下载离线模型：在Hugging Face的模型库（https://huggingface.co/models）中选择一个适合你任务的模型，并点击进入该模型的页面。在页面上方有一个"Model card"选项卡，点击进入后可以找到该模型的下载链接。将模型文件下载到本地。

3. 加载离线模型：使用transformers库中的`AutoModel`和`AutoTokenizer`类来加载离线模型和对应的分词器。示例代码如下：

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# 指定离线模型文件路径
model_path = "path/to/model"
tokenizer_path = "path/to/tokenizer"

# 加载离线模型和分词器
model = AutoModel.from_pretrained(model_path)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_path)

4. 使用离线模型：一旦离线模型和分词器加载完成，就可以使用它们进行文本处理和预测。具体的使用方法取决于你的任务和模型类型，可以参考Hugging Face的文档和示例代码。

注意：离线模型的使用需要保证模型文件和分词器文件的路径正确，并且与加载时指定的路径一致。

OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like THUDM/chatglm-6b is not the path to a directory containing a file named config.json. Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'. Traceback: File "C:\Users\SICC\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\script_runner.py", line 552, in _run_script exec(code, module.__dict__) File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 77, in <module> st.session_state["state"] = predict(prompt_text, 4096, 1.0, 1.0, st.session_state["state"]) File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 40, in predict tokenizer, model = get_model() File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 31, in get_model tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\models\auto\tokenization_auto.py", line 634, in from_pretrained config = AutoConfig.from_pretrained( File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\models\auto\configuration_auto.py", line 896, in from_pretrained config_dict, unused_kwargs = PretrainedConfig.get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 573, in get_config_dict config_dict, kwargs = cls._get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 628, in _get_config_dict resolved_config_file = cached_file( File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 443, in cached_file raise EnvironmentError(

这个错误是由于无法连接到Hugging Face的服务器来加载模型文件所致。可能是因为你的网络连接有问题，或者模型文件在缓存中不存在。另外，根据错误信息看起来你使用了一个不正确的模型路径。请确保你提供的模型路径是正确的，并且你的网络连接正常。你可以检查一下网络连接，或者参考Hugging Face的文档了解如何在离线模式下运行库。