使用transformers pipeline加载本地预训练模型报错无法解析modelcard.json

• Windows路径转义识别异常：你传入的路径虽然使用了双反斜杠，但部分版本的transformers在拼接解析本地路径下的附属文件（比如modelcard.json）时，会误将拼接后的路径判定为非法URL而非本地路径。
• 未开启强制离线加载模式：transformers默认会优先尝试联网校验模型文件完整性，未开启离线开关的场景下，遇到本地文件解析异常时会直接抛出路径不合法报错，不会走纯本地加载逻辑。
• 小概率场景为你下载的modelcard.json文件本身损坏，或是对应存放路径存在权限限制导致程序无法读取该文件，被判定为路径不存在。

按优先级依次尝试以下操作即可解决：

1. 给路径添加原始字符串前缀r避免转义异常，同时新增local_files_only=True参数强制走纯本地加载逻辑，修改后的代码如下：

from transformers import pipeline

classifier = pipeline(task='sentiment-analysis', 
                      model=r"C:\Users\me\mymodel",
                      tokenizer=r"C:\Users\me\mymodel",
                      local_files_only=True)

2. 如果上述操作依旧报错，直接删除本地模型目录下的modelcard.json文件即可，该文件为模型说明文档，不影响核心推理能力，删除后不会再触发该文件的解析校验逻辑。
3. 若问题仍存在，检查本地模型目录下的核心文件是否完整，必须包含pytorch_model.bin（TensorFlow版本对应为tf模型文件）、config.json、tokenizer.json、vocab.txt，缺失任意文件需要重新下载对应文件放入目录。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ℕʘʘḆḽḘ