携手创作，共同生长！这是我参与「日新计划 8 月更文挑战」的第9天，点击检查活动概况

一、问题描绘

由于计划做一个智能代码提示生成的东西，所以晚上就消耗大量时间在coding。。。。。。

平常都在aistudio的linux环境下干活，这次想着作为插件部署到jupyter下，所以就本地干活了，但是平常跑的很溜的代码，就呈现了难以想象的过错。详细如下：

记一次windows环境下PaddleNLP的模型下载bug排除

平常都用的好好的，为什么这次就错了呢？为此我翻开虚拟环境，挨个代码检查， 看看到底什么地方犯错，看代码都很平静，那问题出在哪儿呢？修正下paddlenlp代码打印下日志：

https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/community/Salesforce/codegen-350M-mono\vocab.json
https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/community/Salesforce/codegen-350M-mono\merges.txt
https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/community/Salesforce/codegen-350M-mono\added_tokens.json

二、问题剖析

发现下载模型等链接，且报404，心有不甘，手动点链接，文件下载文件成功，那这个是什么锅？

心有不甘，仔细对比发现最结尾的斜杠不一样，会不会是这个问题呢？我对比下发现：

记一次windows环境下PaddleNLP的模型下载bug排除

那，不同的斜杠，request 下载结果截然不同，那锅找到了。

三、处理办法

剖析道问题了，那么这个杠怎样来的？大胆猜想，这里的杠是采用了os.path.join来衔接 url 的。殊不知不管win还是linux等系统，url格式都是共同的，反而会导致python访问异常。那么就按部就班处理问题，把原先的path.join修正为“/”。

1.修正transformers\model_utils.py

对该文件第1539行修正

 # vocab_files["tokenizer_config_file"] = os.path.join(
            #     COMMUNITY_MODEL_PREFIX, pretrained_model_name_or_path,
            #     cls.tokenizer_config_file)
            vocab_files["tokenizer_config_file"] = COMMUNITY_MODEL_PREFIX+ '/'+ pretrained_model_name_or_path +'/'+ cls.tokenizer_config_file

2.修正transformers\tokenizer_utils_base.py

对该文件248行修正

  # Assuming from community-contributed pretrained models
            for file_id, file_name in cls.resource_files_names.items():
                # full_file_name = os.path.join(COMMUNITY_MODEL_PREFIX,
                #                               pretrained_model_name_or_path,
                #                               file_name)
                full_file_name = COMMUNITY_MODEL_PREFIX +'/'+  pretrained_model_name_or_path +'/'+file_name
                resource_files[file_id] = full_file_name
            # resource_files["model_config_file"] = os.path.join(
            #     COMMUNITY_MODEL_PREFIX, pretrained_model_name_or_path,
            #     cls.model_config_file)
            resource_files["model_config_file"] = COMMUNITY_MODEL_PREFIX +'/'+ pretrained_model_name_or_path +'/'+cls.model_config_file

这样就处理了win下模型下载犯错问题。