注意:在上述命令中,http://hf-mirror是HF_MIRROR镜像的URL,你需要将其替换为实际的镜像URL。同时,-P参数指定了下载文件的存储路径,这里我们使用了之前设置的HF_HOME环境变量。 等待下载完成。下载速度取决于你的网络状况和HF_MIRROR镜像的负载情况。 下载完成后,你可以在$HF_HOME/models/thebloke/llama-2-7b-gg...
下面是这些环境变量的功能介绍：HF_HUB_CACHE：用于配置本地缓存 Hugging Face Hub 的仓库（模型、数据集和空间）。默认路径为 $HF_HOME/hub（例如 ~/.cache/huggingface/hub）。HF_ASSETS_CACHE：用于配置本地缓存由下游库创建的资产。这些资产可能包括预处理数据、从 GitHub 下载的文件、日志等。默认路径为 $HF...
在弹出的对话框中,点击“环境变量”按钮。 在“系统变量”部分,点击“新建”按钮。 在“变量名”中输入“HF_HOME”,在“变量值”中输入q4_0.bin文件所在的目录路径,然后点击“确定”保存设置。 步骤四:配置项目以使用q4_0.bin文件 现在,您已经成功下载了q4_0.bin文件并设置了HF_HOME环境变量。接下来,您需要...
下面是这些环境变量的功能介绍: HF_HUB_CACHE:用于配置本地缓存 Hugging Face Hub 的仓库(模型、数据集和空间)。默认路径为$HF_HOME/hub(例如~/.cache/huggingface/hub)。 HF_ASSETS_CACHE:用于配置本地缓存由下游库创建的资产。这些资产可能包括预处理数据、从 GitHub 下载的文件、日志等。默认路径为$HF_HOME/...
下面是这些环境变量的功能介绍: HF_HUB_CACHE:用于配置本地缓存 Hugging Face Hub 的仓库(模型、数据集和空间)。默认路径为$HF_HOME/hub(例如~/.cache/huggingface/hub)。 HF_ASSETS_CACHE:用于配置本地缓存由下游库创建的资产。这些资产可能包括预处理数据、从 GitHub 下载的文件、日志等。默认路径为$HF_HOME/...
下面是这些环境变量的功能介绍: HF_HUB_CACHE:用于配置本地缓存 Hugging Face Hub 的仓库(模型、数据集和空间)。默认路径为$HF_HOME/hub(例如~/.cache/huggingface/hub)。 HF_ASSETS_CACHE:用于配置本地缓存由下游库创建的资产。这些资产可能包括预处理数据、从 GitHub 下载的文件、日志等。默认路径为$HF_HOME/...
下面是这些环境变量的功能介绍: HF_HUB_CACHE:用于配置本地缓存 Hugging Face Hub 的仓库(模型、数据集和空间)。默认路径为 $HF_HOME/hub(例如 ~/.cache/huggingface/hub)。 HF_ASSETS_CACHE:用于配置本地缓存由下游库创建的资产。这些资产可能包括预处理数据、从 GitHub 下载的文件、日志等。默认路径为 $HF_...
如果你需要修改hf_home的路径,因为默认路径空间不足或其他原因,你可以直接修改constants.py文件中的HF_HOME变量。不过,这种方法需要你有权限修改库文件,且修改后可能会影响其他依赖这个库的项目。 更推荐的方法是使用环境变量HF_HOME来指定自定义的缓存路径。例如,在Linux或macOS上,你可以在命令行中设置: bash export...
非侵入式,能解决大部分情况。huggingface 工具链会获取HF_ENDPOINT环境变量来确定下载文件所用的网址,所以可以使用通过设置变量来解决。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com python your_script.pyCopy
设置环境变量以使用镜像站: exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comexportHF_HOME ="usr/local/" 对于Windows Powershell,使用: $env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"$env:HF_HOME="D:\\cache" 使用huggingface-cli 下载模型: 模型名字自己随便搜一个,然后点这个复制 ...