因此可以将拉取过后的文件夹整个保存到云盘,就能发挥云盘下载文件的优势了。具体方法:如果保存到谷歌云盘,进入谷歌云盘,找到刚刚保存的模型文件夹,点击下载,云盘就会将其压缩下载了。可以看见一个最大的bin模型文件被单独下载且不需要解压,其余文件被分成两部分,注意解压文件时,将其解压到同一个文件夹内。经过整理同样...
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...
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....
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 (http://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...
告别Hugging Face模型下载难题:掌握高效下载策略,畅享无缝开发体验 Huggingface国内开源镜像:https://hf-mirror.com/ 里面总结了很多下载的方法,下面进行一一讲解 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
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
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/hu... huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。
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 ...
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...
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_...