方法二:huggingface-cli(🔺) 详解地址:https://hf-mirror.com/docs/huggingface_hub/guides/download#download-from-the-cli huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。 ** 安装依赖** 创建项目的虚拟环境后,激活该环境并执行: pipinstall-U huggingface_hub 可以运行huggingface-cl...
1、下载HuggingFace下载工具 pip install -U huggingface_hub 2、设置endpoint export HF_ENDPOINT=https:...
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...
方法二:huggingface-cli(🔺) 详解地址:https://hf-mirror.com/docs/huggingface_hub/guides/download#download-from-the-cli huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。 ** 安装依赖** 创建项目的虚拟环境后,激活该环境并执行: pip install -U huggingface_hub 1. 2. 可以运行...
使用镜像网站可以加快速度。基本操作如下:安装依赖、设置环境变量、执行下载、处理需要登录的模型等情况。此外,可以尝试使用hf_transfer进行加速。 安装依赖 pip install -U huggingface_hub 2. 基本命令示例: 这里使用了镜像网站https://hf-mirror.com,会加快速度一点,**hf-mirror.com**,用于镜像huggingface.co域名。
B. 通过国内镜像网站下载 HF-Mirror - Huggingface 镜像站hf-mirror.com/ B.1. 在镜像网站不用VPN就可以直接下载到本地,然后上传到服务器上,或者使用Wget B.2. 使用huggingface-cli工具(hugging face官方提供) 安装依赖: pip install -U huggingface_hub 设置环境变量 打开配置文件 vim ~/.bashrc 在文件最...
配置国内源有好几种办法,可以自己搜索或者使用大模型查询。 同样的,huggingface-hub的默认源也是海外的,一样可以使用国内镜像源来替换,这样可以防止后续下载速度过慢,甚至直接报无法连接的错误。 与Python 包的下载不一样,这里要通过配置环境变量的方式去修改。
项目名称与简介(Project Intro.) huggingface/transformers is the No. 1 open-source project in the field of Natural Language Processing (NLP). It provides state-of-the-art general-purpose architectures (BERT, GPT-2, RoBERTa, XLM, DistilBert, XLNet...
huggingface_hub 它们都可以通过pip来安装,要求python环境是3.6+。使用transformers需要注意对Tensorflow和PyTorch的依赖,HF中的模型卡片中会标明能够支持哪种深度学习框架。本文中假设PyTorch已经安装,也可以在DSW的镜像列表中选取预装pytroch的镜像或者在环境中显式的安装PyTorch。
借助亚马逊 SageMaker 上推出的全新 Hugging Face LLM Inference DLC,AWS 客户可以从支持高度并发、低延迟 LLM 体验的相同技术中受益,例如HuggingChat、OpenAssistant和 Hugging Face Hub 上的 LLM 模型推理 API。 让我们开始吧! 1.设置开发环境 我们将使用 SageMaker python SDK 将 OpenAssistant/pythia-12b-sft-v8...