这个错误说明分词器没有成功加载；仅凭这一行，还不能判断是网络、同名本地目录还是缓存文件不完整，也不是需要重新训练 GPT-2。
可以先把分词器从 trimmer 中单独拿出来检查：
from pathlib import Path
from transformers import AutoTokenizer
print("current directory:", Path.cwd())
print("local gpt2 directory exists:", Path("gpt2").is_dir())
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
print("token count:", len(tokenizer.encode("hello world")))
这段是定位示例，没有在你的机器或网络环境实测。openai-community/gpt2 是明确的仓库标识，用它可以减少短名称与当前工作目录下 gpt2 文件夹混淆的情况。
- 如果工作目录里有一个不完整的
gpt2文件夹，先确认程序是否本来就打算从本地加载；不要直接删除里面的数据。 - 如果异常链包含连接超时、代理或证书错误，先处理访问 Hugging Face 的网络路径。只看最后一行 OSError 会漏掉真正原因，不建议用关闭证书校验来绕过。
- 如果需要离线运行，可在能正常访问的环境加载分词器后执行
tokenizer.save_pretrained("./gpt2-tokenizer")，把该目录完整复制到目标机，再用AutoTokenizer.from_pretrained("./gpt2-tokenizer", local_files_only=True)加载。只做分词不需要下载 GPT-2 的模型权重，但分词器相关文件需要齐全。
分词器单独加载成功后，再接回 trimmer。如果你实际使用的模型不是 GPT-2，还要确认预算是近似计数还是该模型的准确 token 计数，不能把 GPT-2 的结果直接当作所有模型的精确口径。
参考：Hugging Face 分词器加载接口、缓存与离线使用说明。
请补充 transformers 版本、trimmer 的创建代码，以及错误最开始的连接/文件异常（路径与个人信息可脱敏），即可继续缩小范围。