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Python系列如何挂载离线包

【Python系列】如何挂载离线包

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在离线环境中解决 tiktoken 无法加载编码文件的问题,可以考虑以下几种方案:

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方案 1: 预下载文件并本地加载

  1. 在线下载所需的编码文件 :在有网络连接的环境下,先运行代码,确保 cl100k_base 或其他所需编码文件已被下载。通常这些文件会缓存到本地。可以通过 tiktoken 的源码,找到缓存文件的路径(通常是 .cache 或其他缓存目录)。
  2. 将文件拷贝到离线环境 :把下载好的缓存文件复制到离线环境的相同目录结构中,确保离线环境的代码能够读取这些文件。
  3. 本地读取文件 :在离线环境中,确保代码直接从本地加载这些预缓存的文件,而不是每次都从远程服务器获取。

方案 2: 本地静态文件加载

  1. 手动下载和存储文件 :可以根据 tiktoken 的加载逻辑,手动下载 cl100k_base 编码的 BPE 文件。这些文件通常托管在 OpenAI 的公共服务器上,比如 openaipublic.blob.core.windows.net
  2. 修改加载路径 :在离线环境中,可以修改 tiktoken 的源码,直接从本地目录加载编码文件,而不是访问远程 URL。例如,修改 tiktoken/load.py 文件中的 blobpath ,将其指向本地存储的路径。

方案 3: 环境变量配置

部分库允许通过环境变量或配置文件来指定缓存文件的位置。可以检查 tiktoken 是否允许通过设置某些环境变量(如 TIKTOKEN_CACHE_DIR )来指定缓存文件的位置,并在本地提前准备好这些文件。

方案 4: 使用镜像服务器

如果无法连接到原始服务器,但可以在公司内部或局域网中搭建镜像服务器,可以尝试在本地设置一个服务器,缓存 OpenAI 提供的文件,并将代码中的 blobpath 指向该服务器。

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方案 5: 替换或降级模型

如果只是需要使用不同的模型或编码器,可以考虑使用不依赖远程资源的替代方案,比如使用 gpt2 编码器,或将模型的版本降级为不需要远程依赖的版本。

通过这些方式,可以在离线环境中加载和使用 tiktoken ,避免远程资源无法访问的问题。

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