通过命令将模型和数据下载到本地，通过代码准备预训练提示下面的错误。

TimeoutError: Unsloth: HuggingFace seems to be down after trying for 120 seconds 😦

Check https://status.huggingface.co/ for more details.

As a temporary measure, use modelscope with the same model name ie:

pip install modelscope

import os; os.environ['UNSLOTH_USE_MODELSCOPE'] = '1'

from unsloth import FastLanguageModel

model = FastLanguageModel.from_pretrained('unsloth/gpt-oss-20b')

解决方法：开启“离线模式”
要彻底禁止 Unsloth 尝试联网，你需要通过环境变量强制开启 离线模式。

方案一：在 Python 代码中设置（推荐）

在你的 train.py 最开头（必须在 from unsloth import … 之前）添加以下代码：

import os

# 1. 强制 HF 进入离线模式，不检查远程元数据
os.environ["HF_HUB_OFFLINE"] = "1"

# 2. 如果你不想让它尝试连接 ModelScope 也可以加上这个（可选）
# os.environ['UNSLOTH_USE_MODELSCOPE'] = '0' 

from unsloth import FastLanguageModel
import torch

# 你的本地路径
local_model_path = "/root/autodl-tmp/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B/"

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name = local_model_path,
    max_seq_length = 2048,
    dtype = None,
    load_in_4bit = True,
    local_files_only = True, # 关键：强制只读取本地文件
)

方案二：在终端执行（最彻底）

如果你是通过终端运行脚本的，可以在运行前直接设置环境变量：

export HF_HUB_OFFLINE=1
python /root/autodl-tmp/py/train.py
为什么还会报错？原因分析
从你的 Traceback（报错堆栈）可以看到：
File ".../unsloth/models/_utils.py", line 1446, in get_statistics

这是 Unsloth 内部的一个数据采集逻辑。它本意是想检查模型是否有更新或者上报使用情况，但在国内服务器上，这个 get_statistics 步骤由于无法访问远程服务器，成了死循环直到超时。

总结需要修改的点：
添加 os.environ[“HF_HUB_OFFLINE”] = “1”：这是解决问题的核心。

在 from_pretrained 中添加 local_files_only = True：这会告诉 Transformers 库不要去网上找 config 文件。