### 步骤 1:安装必要的软件和库 首先,确保你的系统上已经安装了 Python 和相关依赖包。可以使用以下命令安装 Hugging Face 的 `transformers` 库、`fastapi` 库以及其他必要的依赖。 ```bash pip install transformers fastapi uvicorn pydantic ``` ### 步骤 2:下载模型 从Hugging Face 下载你需要的模型。例如...
AI开发绕不过一个问题是,如何从hugging face下载模型/数据集,相关问题想必大家都没少搜过,方法五花八门,本人也曾在stackoverflow上回答过类似问题,然而很难见有文章将各类方法一次性讲全。 其实网络快、稳的话,随便哪种方法都挺好,然而国内网络问题,断点续传、多线程下载 等特性就显得尤为必要了,否则动辄断掉重来、...
第一步:在【hugging face】网站上寻找到支持模型列表中的模型的 相对地址 如: 第二步:克隆llama.cpp make的安装使用可以看【在windows上安装make - 知乎 (zhihu.com)】。然后使用make编译【llama】 第三步:环境配置 进入本地【E:\llamaapp\llama.cpp】文件夹(llama.cpp文件夹),在当前环境下将【llama】依赖包...
1. 用如下脚本可以下载HuggingFace上的各种模型, 网址https://huggingface.co/models download.py #coding=gbkimporttimefromhuggingface_hubimportsnapshot_download#huggingface上的模型名称repo_id ="LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b-4bit"#本地存储地址local_dir ="E:\\work\\AI\\GPT\\llama_model_7b_4bit"cache...
进入Hugging Face网站:首先,打开你的浏览器,访问Hugging Face官方网站。 搜索模型:在搜索框中输入你想要下载的模型名称。例如,如果你想要下载BERT模型,输入“bert”并点击搜索。 选择模型:在搜索结果中,你会看到与BERT相关的多个模型。选择一个适合你的模型,例如“bert-base-uncased”。 下载模型文件:进入模型详情页面...
当你想从Hugging Face下载一个模型时,首先找到模型的Git URL。然后,使用以下命令克隆仓库: git lfs clone [模型的Git URL] 例如: git lfs clone https://huggingface.co/distilbert-base-uncased 拉取大型文件 在你克隆仓库后,大型文件并不会立即下载。你需要使用以下命令来拉取这些文件: ...
1.1 使用Hugging Face Hub下载模型 首先,我们需要设置环境变量以使用镜像站点加速下载。主要要先安装相应...
下载Hugging Face Transformers 模型并在本地使用指南对于Transformers 2.4.1版本,特别是想获取bert-base-uncased模型的三个核心文件(pytorch_model.bin, config.json, vocab.txt)并在本地使用,可以按照以下步骤操作:1. 获取文件地址在transformers库的相应文件夹中,如configuration_bert.py, modeling_...
首先进入hugging face,找到自己想要下载的模型,点击下载对应的文件。针对pytorch模型,需要下载以下文件,下载后新建一个文件夹bert-base-chinese,将这些文件放入,一并上传开发机。 image.png 修改读取预训练模型代码如下,即可正常运行。 config=BertConfig.from_json_file("bert-base-chinese/config.json")model=BertModel...