<think>我们正在讨论从本地加载Hugging Face模型，用户提到没有`pytorch_model.bin`，但拥有`safetensor`格式的模型文件。 Hugging Face现在默认使用`safetensors`格式（安全张量格式），这是一种更安全的序列化格式，避免执行任意代码。 因此，使用`safetensors`文件是完全可行的，而且推荐使用。 解决方案： 1. 确保你的模型文件包含`.safetensors`文件（通常名为`model.safetensors`或包含多个`safetensors`文件）。 2. 在加载模型时，Hugging Face的`from_pretrained`方法会自动识别`safetensors`格式（如果存在），无需额外设置。 3. 如果目录中同时存在`pytorch_model.bin`和`safetensors`文件，默认会优先加载`safetensors`（可通过配置改变）。 示例代码： ```python from transformers import GPT2LMHeadModel # 指定包含safetensors文件的本地目录 model_path = "./gpt2_safetensors" # 替换为你的实际路径 # 直接加载，transformers库会自动处理 model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path) # 注意：如果目录中只有safetensors文件而没有pytorch_model.bin，同样可以加载 ``` 如果遇到问题，可以强制指定使用`safetensors`（虽然通常不需要）： ```python model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path, use_safetensors=True) ``` 重要提示：确保配置文件（`config.json`）存在，因为模型结构信息存储在其中。 §§相关问题§§ 1. 如何将现有的pytorch_model.bin转换为safetensors格式？ 2. 使用safetensors格式加载模型时出现"Unable to load"错误应如何排查？ 3. 在保存模型时如何强制使用safetensors格式？ 4. 混合使用不同格式的模型文件（如部分为safetensors，部分为bin）是否可行？ 5. 使用safetensors格式对模型加载性能有何影响？ </think> ### 使用 safetensors 格式加载模型的解决方案 **完全可以！** Hugging Face 已全面支持 safetensors 格式，这是官方推荐的模型保存格式（更安全、加载更快）。以下是具体操作方法： ```python from transformers import GPT2LMHeadModel # 指定包含 safetensors 文件的本地目录 model_hf = GPT2LMHeadModel.from_pretrained( "./your_local_path", # 替换为您的实际路径 local_files_only=True, # 强制使用本地文件 use_safetensors=True # 明确指定使用 safetensors 格式 ) # 如果目录中同时存在 bin 和 safetensors 文件，可优先加载 safetensors： model_hf = GPT2LMHeadModel.from_pretrained( "./your_local_path", local_files_only=True, prefer_safetensors=True # 优先选择 safetensors 格式 ) ``` ### 关键说明： 1. **文件命名要求**： - 单个文件：`model.safetensors` - 分片文件：`model-00001-of-00002.safetensors` 2. **必要文件**： - 必须存在 `config.json`（模型配置） - 必须存在分词器文件（如 `tokenizer.json`） 3. **转换方法**（如果已有 bin 格式）： ```python from safetensors.torch import save_file # 加载原始模型 model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2") # 转换为 safetensors 并保存 save_file(model.state_dict(), "model.safetensors") ```