PyCharm环境下PyTorch训练ParseBERT模型出现SSL等报错问题

当前报错的核心触发点是本地环境到HuggingFace模型站的HTTPS连接握手失败，和模型标识、代码逻辑无关：

• 错误栈中明确出现_prepare_proxy调用逻辑与SSL: WRONG_VERSION_NUMBER错误，说明本地配置的网络代理规则异常：代理端口、协议不匹配导致TLS握手失败，Colab环境无需额外代理即可直连模型站，因此运行正常。代码最后抛出的“模型标识不存在、本地路径无配置文件”是transformers库捕获网络异常后抛出的通用表层提示，并非实际问题。
• 更换英文BERT模型后SSL报错仍然存在，进一步印证问题出在底层网络连接层，和具体加载的模型无直接关联。
• 本地依赖版本存在兼容隐患：本地transformers版本为4.12.5，较Colab环境的4.19.4滞后较多，HooshvareLab/bert-fa-zwnj-base这款波斯语BERT的部分配置适配在高版本中才完成，网络问题解决后仍可能因版本过低触发兼容报错。

按优先级从高到低依次操作：

• 修正代理配置
  检查本地系统环境变量中的HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY配置，若存在配置错误、代理不支持HTTPS隧道的情况，临时删除两个环境变量，同时关闭PyCharm运行配置中的“使用系统代理”选项后重试。如果必须使用代理访问，确认代理地址协议为https://，且代理已放行443端口的TLS流量，避免给HTTPS请求走HTTP明文代理。
• 排查SSL证书问题
  可先在代码开头添加如下配置临时关闭SSL校验，测试连通性：

  import os
  os.environ['CURL_CA_BUNDLE'] = ''
  os.environ['REQUESTS_CA_BUNDLE'] = ''
  

  若关闭校验后可正常拉取模型，说明本地根证书库过期，执行pip install --upgrade certifi更新证书包即可恢复正常校验。
• 对齐依赖版本
  将本地transformers库升级到与Colab一致的4.19.4版本，消除老版本对非英文模型的兼容问题，执行命令：

  pip install transformers==4.19.4
  

  本地安装的PyTorch 1.10.1 CPU版本可兼容该版本transformers，无需额外调整PyTorch版本。
• 离线加载兜底
  若网络配置始终无法调通，可先在可正常访问模型站的环境（如Colab）中将目标模型的所有配置、权重、词表文件完整下载到本地目录，后续代码中model_name_or_path直接填写本地目录的绝对路径，完全跳过在线拉取流程，即可彻底规避所有网络相关报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alish