如何完全离线使用arabert-v2？arabert预处理离线还需下载哪些资源？

需额外下载的资源 #

• 分词器相关资源：AraBERT-v2对应版本的分词器配置文件，包含vocab.txt（阿拉伯语词汇表、特殊标记映射规则）、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json三个核心文件，必须和你使用的模型版本（base/large、带/不带标点版本）完全匹配，否则会出现分词错位问题
• 阿拉伯语NLP基础依赖包：预处理逻辑依赖的pyarabic、farasapy、transformers三个核心库，离线环境无法直接联网安装的话，需要提前下载好对应版本的whl安装包或源码包
• 项目自带预处理脚本：AraBERT项目源码中的preprocess.py文件，官方封装的预处理函数逻辑都在这个脚本中，需要提前提取到你的本地项目目录
• 可选：Farasa分词预训练权重：如果使用官方默认的Farasa分词模式，需要提前下载Farasa分词器的离线权重，避免运行时触发自动下载逻辑

实现思路 #

第一步：联网环境提前拉取所有资源 #

1. 加载对应版本的AraBERT-v2模型和分词器，调用save_pretrained("本地保存目录")接口，把模型权重、分词器所有配置文件统一存储到本地目录
2. 运行命令pip download pyarabic farasapy transformers torch -d ./offline_dep_packages，把所有依赖库的安装包下载到本地文件夹
3. 从AraBERT项目源码中提取preprocess.py脚本，放到你的项目代码目录中

第二步：离线环境部署运行 #

1. 先安装所有离线依赖，运行命令pip install --no-index --find-links=./offline_dep_packages pyarabic farasapy transformers torch
2. 调用预处理函数时，直接传入本地的分词器目录路径，不要使用线上模型ID，示例逻辑：

from preprocess import preprocess
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./本地arabert_v2保存目录")
processed_text = preprocess("输入阿拉伯语文本", tokenizer=tokenizer, use_farasapy=False)

3. 如果需要使用Farasa分词，提前把下载好的Farasa权重放入对应的系统缓存目录，或者在初始化Farasa分词器时指定本地权重路径，关闭自动下载参数

轻量化方案（推荐无高精度分词需求的场景使用） #

调用preprocess函数时设置use_farasapy=False，可以直接跳过Farasa依赖，不需要下载Farasa相关的权重和工具包，仅靠Hugging Face原生分词逻辑即可完成预处理，能大幅减少离线部署的资源体积。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者matn kavi