2、下载模型 2.1、直接下载到本地并加载 2.2、从Hugging Face中手动下载指定好的模型文件到本地并加载 1、下载数据集 将huggingface.co/datasets数据集下载到本地 import os import json from datasets import load_dataset ###设置代理,本地vpn os.environ["http_proxy"] = "http://127.0.0.1:21882" os....
从本地文件加载:使用Dataset.from_(format)方法,例如Dataset.from_csv、Dataset.from_json等,根据数据集的格式选择对应的方法,从本地文件中加载数据集。 从Hugging Face Datasets Hub加载:使用datasets.load_dataset方法,从Hugging Face Datasets Hub中下载和加载数据集。 从Pandas DataFrame加载:使用Dataset.from_pandas...
--hf_username (可选)Hugging Face用户名,用于身份验证。 --hf_token (可选)Hugging Face令牌,用于身份验证。 --tool (可选)使用的下载工具。可以是wget(默认)或aria2c。 -x (可选)aria2c的下载线程数。 --dataset (可选)标志,表示下载数据集。 示例: hfd bigscience/bloom-560m --exclude safetensor...
3.2 下载数据集 huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download wikitext --local-...
Network Error Please check your network connection and try again. Could not load a required resource: https://databricks-prod-cloudfront.cloud.databricks.com/static/7aa15b74c03d9b958891a62aa08c35d68df836856b5bce98dc970a4af36f5665/js/notebook-main.js...
exclude_pattern 匹配文件名以排除的模式。--hf_username (可选)Hugging Face用户名,用于身份验证。--hf_token (可选)Hugging Face令牌,用于身份验证。--tool (可选)使用的下载工具。可以是wget(默认)或aria2c。-x (可选)aria2c的下载线程数。--dataset (可选)标志,表示下载数据集。示例:...
下载数据集 huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download wikitext --local-dir wikitext 1. 2. 方法三:专用多线程下载器 hfd 常规工具如浏览器默认采用单线程下载,由于国内网络运营商线路质量、QoS等因素有时候会很慢,多线程加速是一种有效、显著提高下载速度的方法。
Hugging Face Hub 是强大的机器学习的数据源。相信大家在国内用 Hugging Face Datasets 都遇到过下载的问题。譬如: import datasets dataset = datasets.load_dataset("codeparrot/self-instruct-starcoder", cache_dir="./hf_cache") ⌛ 结果下载到一半: ConnectionError: Couldn't reach https://huggingface.co...
2. 编写批量下载脚本 接下来,我们将编写一个Python脚本,用于批量下载Hugging Face上的模型和数据集。以下是一个简单的示例脚本: importosfromdatasetsimportload_datasetfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer# 设置你想要下载的模型和数据集的名称列表model_names=['gpt2','bert-base-uncased']dataset...