hfd <model_id> [--include include_pattern] [--exclude exclude_pattern] [--hf_username username] [--hf_token token] [--tool wget|aria2c] [-x threads] [--dataset]Description: 使用提供的模型ID从Hugging Face下载模型或数据集。 Parameters: model_id Hugging Face模型ID,格式为'repo/model_name...
方法一:通过Hugging Face网站下载 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”。
git clonehttps://huggingface.co/Salesforce/codegen-16B-mono, 但是pytorch_model.bin下载太慢,我是手动下载的,然后放到./codegen-16B-mono/ 然后就可以直接用了
1、Hugginghttp://face.cn上手动下载模型及其文件，需挂vpn下载 因为外网下载，所以速度依赖于你的外网...
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
3. 下载需要登录的模型(Gated Model) 请添加--token hf_***参数,其中hf_***是access token,请在Hugging Face官网这里获取。示例: huggingface-cli download --token hf_*** --resume-download --local-dir-use-symlinks False meta-llama/Llama-2-7b-hf --local-dir Llama-2-7b-hf ...
Models(模型)是Hugging Face Hub的核心,这里对于如何下载预训练模型,采用Transformers进行加载、微调等做一个充分的介绍。 Models下载 其实用户可以手动下载,比如在页面:下载页面去下载。 也可以通过代码去下载: fromhuggingface_hubimporthf_hub_downloadimportjoblib ...
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...
模型保存与使用Hugging Face采用model.safetensors文件格式保存权重张量，相较于传统的二进制文件，它在调用速度与安全性方面均有显著优势。下载时，应根据模型类型和任务需求选择合适的文件。对于pytorch模型，下载vocab.json、pytorch_model.bin、config.json与merge.txt即可完成基本设置。在特定情况下，模型...
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_...