一、前言

由于网络宽带速度不一，所以想着把transformers模型保存到本地，并实现本地加载

二、代码

1、下载模型，保存到本地

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel

# 指定预训练模型的名称或路径
model_name = "openai/clip-vit-base-patch16"

# 使用AutoModel和AutoTokenizer下载和加载模型及分词器
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 保存模型权重和分词器到本地
output_folder = "/root/model"  # 替换为您想要保存的文件夹路径
model.save_pretrained(output_folder)
tokenizer.save_pretrained(output_folder)

2、文件示例：

3、 手动下载网址：

openai/clip-vit-base-patch16 at main

4、本地调用模型与创建CLIPProcessor实例：

import torch
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel


# 从本地路径加载模型
clip_model = torch.load(output_folder)
print(clip_model)

# 创建CLIPProcessor实例
clip_processor = CLIPProcessor.from_pretrained(output_folder)
print(clip_processor)

注意：transformers库需要最新版，否则会出现问题。