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在国内，用户在从Hugging Face下载镜像时遇到443错误，通常与SSL证书或网络连接问题有关。根据用户反馈，...
国内快速下载huggingface(镜像)上的模型和数据 镜像: HF-Mirror - Huggingface 镜像站 我觉得还是huggingface-cli的方法最方便安装依赖pip install -U huggingface_hub 2. 设置环境变量 Linuxexport HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com … 哒哒发表于科研经验打开...
方法二:使用url直接下载时,将 huggingface.co 直接替换为本站域名hf-mirror.com。使用浏览器或者 wget -c、curl -L、aria2c 等命令行方式即可。 下载需登录的模型需命令行添加 --header hf_*** 参数,token 获取具体参见上文。 方法三:(非侵入式,能解决大部分情况)huggingface 提供的包会获取系统变量,所以可...
除了基本的加速下载功能,AI快站还提供了huggingface镜像站服务,包括海外模型和部分国内模型的镜像,确保资源的全面性和及时更新。这对于追求最新AI技术的开发者来说,是一个不可多得的优势。 总的来说,AI快站作为一个hugginface镜像加速站,不仅提供了huggingface提速服务,还解决了访问加速的需求,是国内AI开发者的理想选...
环境说明:(可直接跳到HuggingFace镜像网址和huggingface-cli下载模型步骤) Python3.8以上(配置huggingface-cli硬性要求) Anaconda 验证安装完成:命令运行环境如下图所示: pytorch(开源的深度学习框架,环境安装参考:http://t.csdnimg.cn/1aClm) 验证安装完成:在Anaconda上已经激活pytorch虚拟环境 ...
Update: 推荐 huggingface 镜像站:https://hf-mirror.com。 Update: 推荐官方的huggingface-cli命令行工具、以及本人开发的hfd脚本。 AI开发绕不过一个问题是,如何从hugging face下载模型/数据集,相关问题想必大家都没少搜过,方法五花八门,然而很难见有文章将各类方法一次性讲全。
为了快速下载 Huggingface 镜像站上的模型和数据，我们采用以下步骤。首先，访问镜像站 HF-Mirror。对于下载过程，Huggingface-cli 方法极为便捷。设置环境变量以确保工具正确运行，具体步骤如下：在 Linux 系统中设置环境变量，确保工具能够找到相关资源。对于 Windows 用户，使用 PowerShell 进行类似设置。设置...
如果你想手动下载huggingface模型,你可以使用镜像访问方法。首先,你需要找到一个合适的模型,例如decapoda-research/llama-7b-hf。然后,你需要安装llama库,并使用以下代码下载模型文件: ```python import llama MODEL = 'decapoda-research/llama-7b-hf' tokenizer = llama.LLaMATokenizer.from_pretrained(MODEL, mirror=...