内网环境下通过代理自动下载 Python 模型

背景

在内网环境运行 Python 代码时，涉及下载模型（如从百度 BaiduBOS 等服务器）可能会遇到网络错误，常见报错如下：

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urllib3.exceptions.MaxRetryError: HTTPSConnectionPool(host='bj.bcebos.com', port=443): Max retries exceeded with url

解决办法

可以通过配置系统环境变量或在使用 requests 库时指定代理参数来解决此问题。

方法一：设置环境变量

在代码开头添加以下两行，使全局请求走代理：

import os
os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://xxxx:[email protected]:8080"
os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://xxxx:[email protected]:8080"

方法二：Requests 库配置代理

在使用 requests 发起请求时，直接传入 proxies 字典：

import requests

proxies = {
    "http": "http://xxxx:[email protected]:8080",
    "https": "http://xxxx:[email protected]:8080"
}

try:
    # 测试能否连接模型服务器
    response = requests.get("https://bj.bcebos.com", proxies=proxies, timeout=3000)
    print("代理连接成功，状态码：", response.status_code)
except Exception as e:
    print("代理连接失败：", e)

实际应用示例

结合上述代理配置，使用 PaddleNLP 进行文本纠错任务：

import os
from paddlenlp import Taskflow

# 设置代理环境变量
os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://xxxx:[email protected]:8080"
os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://xxxx:[email protected]:8080"

corrector = Taskflow("text_correction", timeout=3000)
result = corrector("今天天气真很好")
print(result)

注意：请将示例中的 xxxx 和 proxy.cc.com:8080 替换为实际的内网代理地址及认证信息。