Hugging face是一个专注于NLP的公司，拥有一个开源的预训练模型库 Transformers ，里面囊括了非常多的模型例如 BERT GPT 等

模型库

官网的模型库的地址如下：https://huggingface.co/models

使用模型

首先需要安装 transformers 库，使用以下命令安装：pip install transformers

接下来在代码中调用 AutoTokenizer.from_pretrained 和 AutoModel.from_pretrained 即可例如：

from transformers import *

model_name = 'hfl/chinese-xlnet-base'

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

运行后系统会自动下载相关的模型文件并存放在电脑中：

使用Windows模型保存的路径在 C:\Users\[用户名]\.cache\torch\transformers\ 目录下，根据模型的不同下载的东西也不相同

使用Linux模型保存的路径在 ~/.cache/torch/transformers/ 目录下

存在的问题

这些前提是你的电脑有网络可以直接使用代码下载相应的模型文件，但是问题是有些机器是没有外网连接权限或者下载速度非常慢。

这时候就需要把模型文件下载后在导入代码中，还是以刚才的 hfl/chinese-xlnet-base 模型为例，直接在官网搜索模型，点击进入模型的详情界面

在界面中找到 List all files in model

把弹窗内的文件全部下载下来

我们假设文件保存在 E:\models\hfl\chinese-xlnet-base\ 目录下

我们只需要把 model_name 修改为下载的文件夹即可

from transformers import *

model_name = 'E:/models/hfl/chinese-xlnet-base/'

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

这样问题就解决了，linux同理这里就不再赘述