LeanFly

> 不好意思，可能没表达清楚，不是如何指定config运行代码。我遇到的问题是，在运行代码的中间过程中，GroundingDINO/groundingdino/util/get_tokenlizer.py 第17行，tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(text_encoder_type)，从这个地方再往下运行，需要联网下载一些文件，也就是我一开始问的（报错提示需要下载config.json等文件，放在哪？ 在没有联网的服务器上运行，报 OSError： We couldn't connect to https://huggingface.co to load this file, couldn't find it in che cached files and it looks like bert-base-uncased is not...

定位 load_model_hf 这个方法，写一个自己喜欢的调试语句，打印一下 cache_file 在本地的路径，将模型文件拷贝到某个地方，然后注释掉 cache_file 这一行，将 cache_file 指定到本地路径 

> 你可以直接将模型下载到本地，然后我在模型加载那一块有个注释，可以用本地加载的方法 我翻了下报错的log，主要是这个函数请求远程文件时出现的网络报错 ``` def load_model_hf(model_config_path, repo_id, filename, device='cpu'): args = SLConfig.fromfile(model_config_path) model = build_model(args) args.device = device cache_file = hf_hub_download(repo_id=repo_id, filename=filename) checkpoint = torch.load(cache_file, map_location='cpu') log = model.load_state_dict(clean_state_dict(checkpoint['model']), strict=False)...

> 你可以直接将模型下载到本地，然后我在模型加载那一块有个注释，可以用本地加载的方法 调试了一下，找到了模型加载的路径，将文件复制出来，指定为本地的地址确实没有再请求远程文件。 是在 load_model_hf 这个方法里的 cache_file 这里，cache_file 调用了 hf_hub_download 方法下载模型文件，具体的保存地址可以直接 print(cache_file) 来获取，然后将 cache_file 指定为本地的文件即可 

maybe you can shutdown your proxy tool

我使用docker方式安装，遇到这个问题后进入GrouningDino目录，手动执行了一次安装：python setup.py install 运行成功

一直报错。。。。 正在下载验证码... 验证码验证成功 开始登录... 登录失败 错误原因: 验证码校验失败! 账号正在登录中，3 秒后自动重试 账号正在登录中，3 秒后自动重试

抖音的文字点选目前识别确实不稳定。我试了几个库都一般。

估计还是得自定义一波

其实吧，拿到sd的base64了，用python的临时文件搭个桥就可以了。