本地使用nlp_csanmt_translation_en2zh，运行示例代码报错

这个报错可能是由于编码问题导致的。您可以尝试使用以下方法解决：

1. 在代码开头添加一行指定文件编码格式的注释：

   # -*- coding: utf-8 -*-
   

2. 检查您的源代码文件是否保存为 UTF-8 编码格式。如果不是，请将其另存为 UTF-8 格式，并确保代码中的字符串也符合 UTF-8 编码。

3. 确保您的 Python 环境中已经安装了所需的依赖项。您可以运行以下命令来安装所需的依赖项：

   pip install modelscope
   

4. 如果上述方法无效，可以尝试更新 modelscope 库版本。您可以运行以下命令进行更新：

   pip install --upgrade modelscope
   

这个错误是由于在构建词汇表时，遇到了无法解析的字符。从错误信息来看，问题出在 modelscope\pipelines\nlp\translation_pipeline.py 文件中的 self._src_vocab = dict([ (w.strip(), i) for i, w in enumerate(open(self._src_vocab_path)) ]) 这一行代码。
错误的原因是文件 self._src_vocab_path 可能包含了无法解析的字符。这个文件应该是词汇表文件，可能是从网络上下载的，或者是从其他地方获取的。
为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 检查词汇表文件 self._src_vocab_path 是否正确。确保它是从可靠来源获取的，且包含了正确的词汇表数据。
2. 如果可能，请尝试使用其他词汇表文件。如果问题仍然存在，可能是词汇表文件本身的问题。
3. 如果问题仍然存在，您可以尝试在 Python 环境中更改字符编码。例如，您可以尝试将文件的字符编码更改为 UTF-8。这可以通过在打开文件时指定 encoding='utf-8' 参数来实现。例如：

with open(self._src_vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
self._src_vocab = dict([ (w.strip(), i) for i, w in enumerate(f) ])