Не удается загрузить из AutoTokenizer.from_pretrained — TypeError: повторяющееся имя файла (sentencepiece_model.proto)

Я пытаюсь загрузить токенизатор и модель seq2seq из предварительно обученных моделей.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ozcangundes/mt5-small-turkish-summarization")

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("ozcangundes/mt5-small-turkish-summarization")

Но я получил эту ошибку.

File ~/.local/lib/python3.8/site-packages/google/protobuf/descriptor.py:1028, in FileDescriptor.__new__(cls, name, package, options, serialized_options, serialized_pb, dependencies, public_dependencies, syntax, pool, create_key)
   1026     raise RuntimeError('Please link in cpp generated lib for %s' % (name))
   1027 elif serialized_pb:
-> 1028   return _message.default_pool.AddSerializedFile(serialized_pb)
   1029 else:
   1030   return super(FileDescriptor, cls).__new__(cls)

    TypeError: Couldn't build proto file into descriptor pool: duplicate file name (sentencepiece_model.proto)

Я попытался обновить или понизить версию protobuf. Но я не мог исправить

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
0
87
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Я столкнулся с той же проблемой при попытке использовать модель microsoft/deberta-v3-small. То есть сначала жаловался, что не может найти protobuf, а когда поставил последнюю, то попросил версию 3.20.x. Проблема возникла после того, как я понизил версию до более низкой.

Во всяком случае, я экспериментировал с ним на локальном ноутбуке Jupyter. Повторный запуск этой ячейки не помог. Но когда я выбрал «Перезагрузить и запустить все», проблема исчезла.

Поэтому, чтобы решить вашу проблему, я считаю, что вам нужно перезапустить экземпляр Python, в котором он кэшировал последнюю версию protobuf в первую очередь.

Действия по воспроизведению:

  1. from transformers import AutoTokenizer
    
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("some_model")
    
    # outcome: some error asking for `protobuf`
    
  2. pip install protobuf
    

    Повторно запустите код выше; какая-то ошибка при запросе [email protected]

  3. pip uninstall protobuf
    pip install protobuf==3.20
    

    Повторно запустите код выше; та же ошибка, что и в ОП

  4. Перезапустите экземпляр Python (ноутбук, приложение и т. д.); ✓ нет ошибок

Другие вопросы по теме