使用LangChain的`UnstructuredURLLoader`加载数据时因`TP_NUM_C_BUFS too small: 50`而停止

我正在尝试复制LangChain文档中提供的代码(URL – 🦜🔗 LangChain 0.0.167),以便从URL列表中加载HTML文件到文档格式,然后由高级自然语言处理模型处理以执行下游任务。然而,我遇到了一个问题,即代码url_data = url_loader.load()在超过半小时内没有加载任何HTML文件而挂起。

我还遇到了一个堆栈跟踪,并且无法解释错误消息TP_NUM_C_BUFS too small: 50。此错误之前在LangChain的存储库中被报告为已解决的问题(链接)。该问题的作者报告说,在Windows命令提示符下执行之前导致TP_NUM_C_BUFS too small: 50错误的脚本解决了问题。然而,在Windows命令提示符下执行我的脚本并没有解决这个问题。

有谁能识别出这个问题的原因并提供解决方案吗?

最小工作示例

from langchain.document_loaders import UnstructuredURLLoader
import session_info
session_info.show()
urls = [
    "https://www.understandingwar.org/backgrounder/russian-offensive-campaign-assessment-february-8-2023",
    "https://www.understandingwar.org/backgrounder/russian-offensive-campaign-assessment-february-9-2023",
]
print(urls)
loader = UnstructuredURLLoader(urls=urls)
print(loader)
data = loader.load()
print(data)

最小工作示例的执行结果

D:\path>C:/Python310/python.exe d:/path/src/langchain-url-mwe.py
-----langchain           0.0.157
session_info        1.0.0
-----
Python 3.10.8 (tags/v3.10.8:aaaf517, Oct 11 2022, 16:50:30) [MSC v.1933 64 bit (AMD64)]
Windows-10-10.0.19045-SP0
-----
Session information updated at 2023-05-14 21:22
['https://www.understandingwar.org/backgrounder/russian-offensive-campaign-assessment-february-8-2023', 'https://www.understandingwar.org/backgrounder/russian-offensive-campaign-assessment-february-9-2023']
<langchain.document_loaders.url.UnstructuredURLLoader object at 0x0000022A495A7C40>
      0 [main] python (12524) C:\Python310\python.exe: *** fatal error - Internal error: TP_NUM_C_BUFS too small: 50
Stack trace:
Frame        Function    Args
045573E7140  001800629AE (001802AEB6B, 00180274E41, 00180318880, 045573E4A70)
045573E7140  0018004846A (00000000020, 045573E5C94, 00000000001, 00040400000)
045573E7140  001800484A2 (00000000032, 000000010A1, 00180318880, 045573E5B70)
045573E7140  00180168194 (00061948FE1, 00000000000, 045573E5CA0, 045571C3000)
045573E7140  00180106358 (00000000000, 008000010A1, 00180318880, 22A4BD5DBC0)
045573E7140  0018005ADC3 (045573E7140, 00000000000, 0018024EBA0, 008000003E0)
045573E7140  0018014E0B4 (7FFD54886255, 00000000016, 008000003E0, 004B394F3A6)
045573E7140  00180198EEB (7FFD54886255, 00000000016, 008000003E0, 004B394F3A6)
045573E7140  004B393212C (00000000020, 22A487BBAF8, 00000000000, 22A6C7F4120)
045573E7140  004B3936867 (00000000000, 00000000001, 00000000000, 045573E7170)
045573E7140  7FFD1B0F4461 (0000000000A, 045573E73A0, 22A6C7F3D60, D6D941F662B1)
045573E7170  7FFD1B0F418D (00000000000, 045573E7390, 00000000000, 00000000000)
045573E73E0  7FFD1B0F4042 (22A487D3B10, 045573E7278, 7FFD1BD4B4D8, 045573E7380)
045573E73E0  7FFD1B1032B5 (004B39319A0, 045573E7390, 045573E73A0, 22A00000000)
045573E73E0  7FFD1B102EC8 (22A6DC70940, 22A6DB2F030, 00000000000, 04500001101)
00000000000  7FFD1B102A8C (7FFD1B102940, 00000000000, 00000000000, 00000000000)
045573E7610  7FFD1BD33457 (00000000001, 22A487D3B10, 22A6DBB9BA8, 00000000001)
045573E7970  7FFD1BD2F616 (00000000000, 045573E7C40, 00000000000, 00000000000)
22A6DC85D10  7FFD1BD49BAD (22A6DC7FC00, 90DC8CB43D62805D, 00000000000, 00000000000)
22A6DC85D10  7FFD1BDDCDB6 (7FFD1C1017F8, 22A6DC85D10, 22A6DBCF0E0, 00000000000)
7FFD1C1017F8  7FFD1BDDCC3F (22A6DC70918, 7FFD1C0F32A0, 00000000000, 22A6DC70918)
22A6DC7FC00  7FFD1BDDCB3F (00000000002, 22A49634BD0, 00000000000, 22A6DC70900)
00000000002  7FFD1BDA0FDD (22A487D3B10, 00000000002, 172B7BEF138823D3, 00000000001)
22A487D3B10  7FFD1BD593C8 (22A487D3B10, 22A6DC7FE00, 00000000000, 045573E7FE0)
22A6DC7FE00  7FFD1BD5919F (22A496350D0, 22A6DC70900, 22A487D3B10, 22A6DBAD7E0)
22A496350D0  7FFD1BD592E3 (045573E7F50, 00000000001, 22A48828EA0, 22A6DC7FE00)
045573E7F50  7FFD1BD345CE (00000000002, 22A496015B0, 22A6C709708, 00000000003)
045573E8300  7FFD1BD2D787 (22A6C709700, 8000000000000003, 22A6C709700, 00000000002)
045573E8300  7FFD1BD30018 (00000000002, 22A487D3B10, 22A6C70AE30, 00000000002)
045573E8660  7FFD1BD2F616 (00000000001, 22A49602180, 22A6C70A470, 00000000001)
045573E8A10  7FFD1BD2D787 (22A6C70A468, 8000000000000001, 22A6DC83EB0, 22A4962C7F0)
045573E8A10  7FFD1BD2ECE4 (00000000002, 22A49603380, 22A6DBE81D0, 00000000002)
End of stack trace (more stack frames may be present)
  23855 [main] python (12524) C:\Python310\python.exe: *** fatal error - Internal error: TP_NUM_C_BUFS too small: 50

回答:

实际上,通过Python安装libmagic解决了我的问题。

pip install python-magic python-magic-bin

可能需要安装以下软件包来使用url_loader.load()解析HTML(和PDF)。

pip install tabulate pdf2image pytesseract

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注