huggingface-cli 和hf_transfer 是hugging face 官方提供的专门为下载而设计的工具链。前者是一个命令行工具,后者是下载加速模块。 4.1 huggingface-cli huggingface-cli 隶属于 huggingface_hub 库,不仅可以下载模型、数据,还可以可以登录huggingface、上传模型、数据等。huggingface-cli 属于官方工具,其长期支持肯定是最好...
3. 下载模型 3.1安装Hugging Face CLI: 在终端,激活特定的虚拟环境前提下,执行以下命令。 pip install -U huggingface_hub 以名为huggingfacehub的虚拟环境为例,终端截图为: 终端安装命令 因为使用pip安装会安装到虚拟环境中,所以为了更好地管理依赖关系、避免不同项目之间的兼容性问题,最好单独创建一个虚拟环境...
2huggingface-cli download 模型名 --local-dir 下载位置 #最好自己指定目录这样后面调用时好找,eg:tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("模型下载位置") huggingface-cli download 模型名 #没有下载位置默认安装在上面说的huggingface的hub目录中 1.可选参数--local-dir-use-symlinks False,【请注意,v0.23.0...
在模型主页的Files and Version中中可以获取文件的下载链接。无需登录直接点击下载,还可以复制下载链接,用其他下载工具下载。 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...
方法一:网页下载 在模型主页的Files and Version中中可以获取文件的下载链接。无需登录直接点击下载,还可以复制下载链接,用其他下载工具下载。 方法二:huggingface-cli(🔺) 详解地址:https://hf-mirror.com/docs/huggingface_hub/guides/download#download-from-the-cli ...
本文以Llama2模型为例,介绍如何高效、简洁地完成这一过程。 首先,我们需要明确一点,下载Hugging Face上的模型并不复杂,但为了确保下载过程顺畅,我们需要遵循一定的步骤和原则。这些原则包括: 选择合适的工具:对于Python用户来说,使用huggingface_hub库是一个很好的选择。这个库提供了与Hugging Face平台交互的API,使得...
方法一:网页下载 在模型主页的Files and Version中中可以获取文件的下载链接。无需登录直接点击下载,还可以复制下载链接,用其他下载工具下载。 方法二:huggingface-cli(🔺) 详解地址:https://hf-mirror.com/docs/huggingface_hub/guides/download#download-from-the-cli ...
使用Hugging Face的镜像源:通过设置环境变量,你可以使用国内的镜像源来加速下载。 使用huggingface_hub:这个库可以帮助你轻松下载模型和数据集。 下载模型到本地:将模型下载到你的本地文件夹中。 修改代码:在你的工程中将原来调用地方的模型ID改为你下载的本地模型路径。 这个方法的核心在于如何将模型下载到本地。具...
在Hugging Face Hub一键下载模型并将其转换为gguf格式（支持自定义量化）的过程主要包括以下几个步骤。请注意，操作可能需要具备一定的编程和计算机知识。首先，在Hugging Face网站上找到你所需的模型，并获取其相对地址。接下来，进行第二步，即克隆llama.cpp。为了安装make，你可以参考在windows上安装make...