配置HuggingFace 镜像源失败深度解析：Python的模块导入机制

from transformers import pipeline
import os
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
classifier(
    [
        "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.",
        "I hate this so much!",
    ]
)

提示报错：明明设置了镜像源，为什么还是无法连接到 HuggingFace？

OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load the files, and couldn't find them in the cached files.
Check your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'.

深度解析 #

在 Python 中，模块导入机制是一个复杂的过程，涉及到多个层次的查找和加载。HuggingFace 的 Transformers 库在导入时会尝试连接到默认的 HuggingFace 服务器以获取模型和配置文件。如果设置了环境变量 HF_ENDPOINT，理论上应该能够重定向到指定的镜像源。 然而，问题可能出在以下几个方面：

1. 环境变量设置不正确：确保在运行代码之前，环境变量 HF_ENDPOINT 已经被正确设置。可以通过打印该变量来验证。

   print(os.environ.get('HF_ENDPOINT'))
   

   如果返回的是 None，则需要设置该环境变量。

2. Transformers 版本问题：某些版本的 Transformers 库可能不支持通过 HF_ENDPOINT 环境变量来重定向请求。可以尝试升级到最新版本：

    pip install --upgrade transformers
   

3. 网络连接问题：即使设置了镜像源，如果网络连接不稳定或被防火墙阻止，也可能导致无法连接到指定的镜像源。可以尝试在浏览器中访问 https://hf-mirror.com 来验证是否能够正常访问。

4. 缓存问题：Transformers 库会缓存下载的模型和配置文件。如果之前尝试连接 HuggingFace 服务器失败，可能会导致缓存中没有有效的文件。可以尝试清除缓存：

   transformers-cli cache clear
   

5. 代码执行顺序：确保在导入 pipeline 之前设置了环境变量。Python 的模块导入机制会在导入时解析环境变量，如果在导入之后才设置，可能不会生效。

   import os
   os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
   from transformers import pipeline