文章目录
- 前言
- 一、通用方法
- 步骤 1：访问模型页面
- 步骤 2：识别所需文件
- 步骤 3：手动下载文件
- 步骤 4：验证文件
- 步骤 5：修改代码以加载本地文件
- 步骤 6：测试分词器
- 二、注意事项
- 三、示例：手动下载和加载 XLNet 分词器
- 3.1. 访问模型页面
- 3.2. 下载文件
- 3.3. 修改代码
- 3.4. 测试
- 3.5. 遇到问题？
- 总结
前言
在某些情况下，你可能无法通过 AutoTokenizer.from_pretrained 自动从 Hugging Face 下载预训练模型的分词器，例如网络受限或需要离线部署。这时，手动下载分词器文件并在本地加载是一个实用的解决方案。本文将介绍通用的手动下载和加载方法，并以 XLNet 分词器为例进行演示。
一、通用方法
示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
步骤 1：访问模型页面
- 前往 Hugging Face 模型中心（
https://huggingface.co/models），找到目标模型的页面。 - 如果无法直接访问，可以尝试镜像源（如
https://hf-mirror.com）或通过代理。 - 确定模型名称，例如
bert-base-uncased或xlnet-base-cased。
步骤 2：识别所需文件
- 分词器通常需要以下核心文件：
- 分词器核心文件：如
vocab.txt（BERT）、spiece.model（SentencePiece）或tokenizer.json。 config.json：模型和分词器的配置文件。tokenizer.json（可选）：详细的分词规则和词汇表。
- 分词器核心文件：如
- 根据模型类型确认具体文件。例如，BERT 使用
vocab.txt，而 XLNet 使用spiece.model。
步骤 3：手动下载文件
- 在模型页面，点击 “Files and versions” 标签。
- 逐个下载所需文件，并保存到一个本地文件夹（如
~/model-name/）。 - 确保文件名与原始名称一致，避免加载时出错。
步骤 4：验证文件
- 检查文件是否完整。例如：
vocab.txt应包含词汇表
)
