我看到你在Kaggle Notebook里运行transformers pipeline加载Qwen2.5-1.5B时，遇到了DNS解析失败和请求客户端关闭的报错，这两个问题大多和Kaggle环境的网络访问限制或临时波动有关，下面是几个针对性的解决思路：

1. 应对临时DNS解析失败 #

[Errno -3] Temporary failure in name resolution是典型的域名解析故障，大概率是Kaggle网络节点的临时波动导致的：

• 先手动重试几次代码块，Hugging Face的库本身自带重试机制（你看到的Retrying in 1s [Retry 1/5]就是），多触发几次可能就能成功
• 如果重试无效，点击Notebook右上角的「Restart Session」重启整个会话，重置环境后再重新运行代码

2. 切换镜像源绕开网络瓶颈 #

如果Kaggle默认网络访问Hugging Face不稳定，可以通过设置镜像源来优化下载路径，在代码开头添加以下配置：

import os
# 切换到国内镜像源，提升下载稳定性
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'

之后再运行你的pipeline代码，镜像源会将请求导向更稳定的节点，避免DNS解析问题。

3. 本地加载模型（彻底规避网络问题） #

如果上面的方法都不奏效，你可以提前把模型文件上传到Kaggle数据集，从本地路径加载：

• 先在Hugging Face官网下载Qwen2.5-1.5B的全部文件（包括config.json、model.safetensors、tokenizer.json等核心文件）
• 将这些文件打包上传到你的Kaggle个人数据集
• 在Notebook中关联该数据集，然后通过本地路径加载模型：

from transformers import pipeline
# 替换为你数据集内的模型文件夹路径
pipeline = pipeline(task="text-generation", model="/kaggle/input/your-qwen-dataset/Qwen2.5-1.5B")
pipeline("the secret to baking a really good cake is ")

4. 修复「客户端已关闭」错误 #

RuntimeError: Cannot send a request, as the client has been closed.通常是之前的网络请求失败后，huggingface_hub的客户端实例没有正确重置：

• 最直接的方式是重启Notebook会话（「Restart Session」），彻底重置所有客户端实例
• 也可以在代码中手动重新初始化相关库，但重启会话是最省心的方案

另外提醒一下：1.5B参数的模型在Kaggle CPU环境下运行会非常缓慢，建议在Notebook右上角的「Settings」中切换到GPU加速环境，既能提升推理速度，也能减少因长时间等待引发的网络超时问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者meowrifaa