HF-Mirror - Huggingface 镜像站 可以通过设置HF_ENDPOINT环境变量用以切换下载的地址。 设置环境变量 # Linux 系统exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com# Windows 系统$env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com" 下载模型 huggingface-cli download internlm/internlm2-chat-7b 可以看到下面的日志则表明成功使...
如果有碰到huggingface的数据集下载慢,可以使用国内镜像代理下载,首先打开命令行,输入下面的环境变量: export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 1. 然后执行你自己的代码,比如: from datasets import load_dataset ds = load_dataset("openai/gsm8k", "main") for split, split_dataset in ds.items(): split...
Huggingface 模型下载器 考虑到官方的 huggingface-cli 缺乏多线程下载支持,以及 hf_transfer 错误处理不足的问题,这个命令行工具巧妙地利用 wget 或aria2 下载LFS 文件,并使用 git clone 下载其他文件。 特性 ⏯️ 断点续传: 你可以随时重新运行或使用 Ctrl+C 中断下载。 多线程下载: 利用多线程加速下载过程。
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的。
解决HuggingFace模型下载难题:AI快站的高效加速服务 在AI研发的世界里,获取高质量的模型资源是关键一步。然而,由于大多数优秀的模型如HuggingFace的transformers存放在海外服务器,国内开发者在下载时常面临速度缓慢、连接不稳定等问题。特别是对于大型模型,下载过程不仅漫长而且充满挑战。
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。
PyTorch 2.0 通过简单一行 torch.compile() 就可以使模型训练速度提高 30%-200%,本教程将演示如何真实复现这种提速。 torch.compile() 可以轻松地尝试不同的编译器后端,进而加速 PyTorch 代码的运行。它作为 torch.jit.script() 的直接替代品,可以直接在 nn.Module 上运行,无需修改源代码。
PyTorch 的目标是建立一个能适配更多模型的编译器,为绝大多数开源模型的运行提速,现在就访问 HuggingFace Hub,用 PyTorch 2.0 为 TIMM 模型加速吧! https://huggingface.co/timm
方法一：设置环境变量。通过简单的环境变量配置，即可实现镜像源的切换，达到加速下载的目的。方法二：直接通过命令行操作。只需在命令前添加特定参数，即可指定使用该镜像源进行下载，操作简便。总之，通过这个国内的HuggingFace镜像源，你可以享受到快速、稳定的模型下载体验，无需再被漫长的下载时间困扰，轻松...
AI快站模型免费加速下载:https://aifasthub.com/models/HuggingFaceM4 技术创新 从技术细节来看,Idefics2在多个方面实现了创新: 图像处理:Idefics2摒弃了传统的固定尺寸图像裁剪方式,而是保持图像的原生分辨率和纵横比,通过子图像切分等策略来适应输入要求。这不仅可以更好地保留视觉信息,也提高了处理效率。