离线加载M3E-base模型报错HeaderTooLarger

Question

想问一下我在用SentenceTransformer读取本地模型的时候，报错Error while deserializing header: HeaderTooLarge。这会是什么原因吗？

```python
from sentence_transformers import SentennceTransformer
model = SentennceTransformer('./m3e-base') # 我把模型从git上下载到了本地当前目录下，文件名为m3e-base

执行第二条语句的时候指向 modeling_utils.py中 with safe_open(resolved_archive_file, framework='pt') as f: 报错 Error while deserializing header: HeaderTooLarge

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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遇到 "HeaderTooLarge" 错误时，通常意味着在尝试反序列化模型时，模型的头部信息超出了预期的大小。这可能是由于多种原因造成的，包括但不限于文件损坏、不兼容的版本，或者读取文件时的权限问题。以下是一些可能的解决方案：

1. 验证模型文件完整性：确保你下载的模型文件是完整且未损坏的。你可以通过重新下载模型文件来尝试解决这个问题。

2. 更新环境和库：检查你的 Python 环境和 sentence-transformers 库是否为最新版本。有时候，使用过时的库版本可能会导致兼容性问题。

   pip install --upgrade sentence-transformers
   

3. 使用 PyTorch 加载模型：如果 SentenceTransformer 库无法正常加载模型，你可以尝试直接使用 PyTorch 的 torch.load 方法来加载模型。

   import torch
   
   model = torch.load('./m3e-base', map_location=torch.device('cpu'))
   

   注意，这需要你手动处理模型的加载过程，包括可能的模型转换等。

4. 检查文件权限：确保你有权限读取本地模型文件。在某些操作系统中，可能需要设置文件的读取权限。

5. 查看文档和社区：如果上述方法都无法解决问题，你可以查看 SentenceTransformer 的官方文档，或者在相关的技术社区（如 Stack Overflow）寻求帮助。

6. 参考链接：

   • SentenceTransformer GitHub 仓库: https://github.com/UKPLab/sentence-transformers
   • SentenceTransformer 文档: https://www.sbert.net/docs/usage/load-model.html

希望这些建议能帮助你解决问题。如果需要进一步的帮助，请随时告诉我。