https://github.com/huggingface/
https://www.modelscope.cn/organization/MTEB?tab=model
想用你熟悉的代码风格加载千问（Qwen）或智谱（GLM）的模型，关键就是把"gpt2"这个占位符，换成对应模型在 Hugging Face 或 ModelScope 上的仓库ID。

🔧 核心代码修改

只需要改动from_pretrained里的模型名称，结构是完全一样的。

1. 加载通义千问 (Qwen) 模型

• Hugging Face: 模型ID通常是 "Qwen/Qwen-7B-Chat" 或 "Qwen/Qwen-14B-Chat" 等 。
• ModelScope: 模型ID类似 "qwen/Qwen-7B-Chat-Int4"，这是量化版本，对显存更友好 。
• 代码示例 (以 Hugging Face 为例):

  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
  
  # 指定千问的模型名称
  model_name = "Qwen/Qwen-7B-Chat"
  
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto", trust_remote_code=True)
  

  注意：千问模型通常需要加上trust_remote_code=True参数 。

2. 加载智谱 (GLM) 模型

• Hugging Face: 智谱AI官方模型ID类似 "THUDM/glm-4-9b-chat-1m-hf" （支持超长上下文）或 "ZhipuAI/Open-AutoGLM" 。
• 代码示例 (以智谱GLM-4为例):

  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
  
  # 指定智谱的模型名称
  model_name = "THUDM/glm-4-9b-chat-1m-hf"
  
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")
  

  同样建议加上device_map="auto"让程序自动分配设备 。

💡 补充一点

如果加载时遇到网络问题，可以考虑从国内的ModelScope（魔搭）社区下载模型。只需要修改from_pretrained的路径，并确保安装了modelscope库即可 。

这个报错是典型的网络连接问题，意味着你的电脑无法直接访问 Hugging Face 的服务器。这通常是由于网络限制或防火墙引起的，而不是代码本身的问题。

🛠️ 解决方案（由易到难）

你可以按顺序尝试以下方法，通常第一种就能解决问题。

1. 使用国内镜像源（最推荐，最有效）
将模型下载源切换到国内的ModelScope（魔搭）社区，只需修改两行代码，不需要其他复杂配置：

# 1. 先安装 modelscope 库 (在终端执行)
# pip install modelscope

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 使用魔搭的模型ID
model_name = "qwen/Qwen-7B-Chat"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto", trust_remote_code=True)

2. 配置 Hugging Face 国内镜像加速
如果仍想从 Hugging Face 下载，可以设置环境变量，使用国内的镜像站（如 hf-mirror.com）来加速。在你的代码最前面加入：

import os
# 设置镜像站
os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"

3. 手动下载模型并本地加载
如果自动下载始终失败，可以手动下载模型文件到本地文件夹，然后从本地路径加载。

1. 在浏览器中访问魔搭社区 (www.modelscope.cn) 或 Hugging Face 镜像站，搜索并下载 Qwen-7B-Chat 的模型文件（通常包含 .bin 或 .safetensors 权重文件和 config.json 等）。
2. 将所有文件放在一个本地文件夹，例如 D:/models/Qwen-7B-Chat。
3. 修改加载代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 使用本地文件夹路径
model_path = "D:/models/Qwen-7B-Chat"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto", trust_remote_code=True)

💡 补充提示

• 注意显存：Qwen-7B-Chat 是7B参数的模型，完整精度需要约14GB显存。如果你的显卡显存不足，可以考虑加载量化版本，模型ID为 qwen/Qwen-7B-Chat-Int4（需约6GB显存）。
• 信任远程代码：加载千问和智谱模型时，参数 trust_remote_code=True 是必须的，因为它们的模型结构需要执行自定义的Python代码。

建议你先尝试方法1（使用ModelScope），这是目前最稳定、最快捷的方式。如果遇到其他问题，可以随时告诉我你的网络环境和显卡配置，我再帮你调整。

这个报错非常明确：你的代码仍在尝试从 Hugging Face 官网下载模型，而不是从你指定的本地路径或 ModelScope 加载。

根据你之前的问题，我判断你目前是混合使用了不同来源的代码，导致程序没有正确指向本地模型。

🎯 问题根源与解决方案

根本原因：你的 AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, ...) 中的 model_path 没有被正确识别为本地路径，程序转而尝试从 Hugging Face 官网下载。

请立即按以下步骤检查和修改，问题即可解决：

1. 检查 model_path 的值
   请确认你代码中的 model_path 变量是否以 "/" 或 "D:" 等盘符开头，且不包含 "Qwen/Qwen-7B-Chat" 这样的ID格式。

   • 错误示例：model_path = "Qwen/Qwen-7B-Chat" （会被识别为网络ID）
   • 正确示例：model_path = "D:/models/Qwen-7B-Chat" （本地路径）

2. 确保本地文件夹完整
   如果你使用的是本地路径，请再次确认 D:/models/Qwen-7B-Chat 文件夹下确实有 config.json 文件。如果文件缺失或不完整，程序仍会回退到网络下载。

💡 最稳妥的解决方案：彻底切换到 ModelScope

鉴于你反复遇到网络问题，我强烈建议放弃本地文件管理，统一使用 ModelScope 社区的 API。这能同时解决网络连接和文件完整性问题。

请直接使用以下完整代码（复制粘贴即可运行）：

# 1. 先确保安装了必要的库（在终端执行）
# pip install modelscope sentencepiece

# 2. 完整的加载代码
from modelscope import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 使用 ModelScope 的模型 ID，而不是本地路径
model_id = "qwen/Qwen-7B-Chat"  # 如果显存不足，可改为 "qwen/Qwen-7B-Chat-Int4"

print("正在从 ModelScope 加载模型，首次会下载，请耐心等待...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", trust_remote_code=True)
print("模型加载成功！")

# 可选的测试代码
inputs = tokenizer("你好，", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

⚠️ 重要检查清单

如果上述方案仍不行，请按顺序检查：

1. 网络环境：确保你的网络能正常访问 www.modelscope.cn（通常可以）。
2. 库版本：在终端运行 pip install --upgrade modelscope transformers 更新到最新版。
3. Python 环境：确认你安装库和运行代码使用的是同一个 Python 环境（比如都是 venv）。
   

通过一下命令进行魔达社区下载模型
modelscope download --model Qwen/Qwen-7B-Chat