dify工作流运行到模型节点报错HTTPSConnectionPool(host='openaipublic.blob.core.windows.net', port=443)

Question

[ollama] Error: req_id: a0d49461dc PluginInvokeError: {"args":{},"error_type":"ConnectionError","message":"HTTPSConnectionPool(host='openaipublic.blob.core.windows.net', port=443): Max retries exceeded with url: /gpt-2/encodings/main/vocab.bpe (Caused by NameResolutionError("\u003curllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x75004d985880\u003e: Failed to resolve 'openaipublic.blob.core.windows.net' ([Errno -2] Name or service not known)"))"} 我的资源部署在两套服务器上，全部是离线的，一台采用docker部署的dify平台，一台部署的ollama以及deepseek模型，在我工作流工作时到调用模型的节点时报错，但是在对话助手等直接提问模型是可以回答使用的，我的服务器是内网环境，不能连互联网，有没有那种把所需文件传到服务器来解决问题的，好像是gpt2的分词文件，有没有大佬帮助解决下

Answer 1

让【宝码香车】来帮您解答，本回答参考DeepSeek编写，并整理提供。

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根据你提供的错误信息，这是一个典型的网络连接问题。错误显示系统无法解析 openaipublic.blob.core.windows.net 这个域名，这是 OpenAI 的 GPT-2 分词文件下载地址。

问题分析

在你的离线环境中，当工作流运行到模型节点时，系统尝试从互联网下载 GPT-2 的分词文件：

• vocab.bpe - GPT-2 的字节对编码文件
• 可能还需要 encoder.json 等分词相关文件

解决方案

1. 手动下载所需文件

首先在有网络的环境中下载以下文件：

# 创建目录结构
mkdir -p gpt-2/encodings/main/


# 下载 GPT-2 分词文件
wget https://openaipublic.blob.core.windows.net/gpt-2/encodings/main/vocab.bpe
wget https://openaipublic.blob.core.windows.net/gpt-2/encodings/main/encoder.json

2. 传输文件到离线服务器

将下载的文件传输到你的离线服务器，建议放置在以下目录：

# 在离线服务器上创建目录
sudo mkdir -p /usr/local/share/gpt-2/encodings/main/


# 将下载的文件复制到该目录
sudo cp vocab.bpe /usr/local/share/gpt-2/encodings/main/
sudo cp encoder.json /usr/local/share/gpt-2/encodings/main/

3. 配置环境变量

在 Dify 的部署环境中设置环境变量，告诉系统使用本地文件：

# 在 docker-compose.yml 或部署配置中添加
environment:
  - TRANSFORMERS_OFFLINE=1
  - HF_DATASETS_OFFLINE=1
  - GPT2_ENCODINGS_PATH=/usr/local/share/gpt-2/encodings/main/

4. 对于 Ollama 部署

如果问题出现在 Ollama 侧，可以尝试：

# 在 Ollama 服务器上设置环境变量
export TRANSFORMERS_OFFLINE=1
export HF_DATASETS_OFFLINE=1


# 或者修改 Ollama 的启动配置

5. Docker 部署的额外配置

如果使用 Docker 部署，确保文件映射正确：

# 在 docker-compose.yml 中添加卷映射
volumes:
  - /usr/local/share/gpt-2/encodings/main/:/usr/local/share/gpt-2/encodings/main/

6. 验证配置

重启服务后，可以通过以下方式验证：

# 创建一个简单的测试脚本
import os
from transformers import GPT2Tokenizer


# 设置离线模式
os.environ['TRANSFORMERS_OFFLINE'] = '1'


# 测试分词器加载
try:
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
    print("GPT-2 tokenizer loaded successfully")
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")

替代方案

如果上述方法不适用，可以考虑：

1. 使用其他本地模型：配置工作流使用完全本地的模型，避免依赖外部资源
2. 修改模型配置：在模型配置中指定本地分词器路径
3. 网络代理：在内网搭建一个代理服务器，将域名指向本地文件服务器

文件下载地址

所需文件的完整下载地址：

• https://openaipublic.blob.core.windows.net/gpt-2/encodings/main/vocab.bpe
• https://openaipublic.blob.core.windows.net/gpt-2/encodings/main/encoder.json

请确保将这些文件下载并正确放置后，重启相关服务即可解决问题。