在使用Hugging Face库加载模型时,遇到“OSError: We couldn’t connect to https://huggingface.co to load file, couldn’t find it chatglm3-6b”错误,可能是由于以下原因: 网络连接问题:Hugging Face的模型文件托管在云服务器上,如果您的网络连接不稳定或被防火墙限制访问,可能会导致无法加载模型。您可以尝试...
1.chatglm3-6b-base为例 加载model或者tokenizer的时候,强烈建议全路径最后不要带"/",否则创建python动态module时,不会在~/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/下生成以模型名称命名的子模块。 正确的加载代码: model = AutoModel.from_pretrained("/Users/xxx/tools_dir/custom_models/THUDM/chatglm...
--model_name_or_path THUDM/ChatGLM-6b: 这个标志指定了预训练模型的名称或路径。这里使用的是名为THUDM/ChatGLM-6b的预训练模型。 --output_dir output/adgen-ChatGLM-6b-pt-PRESEQLEN−LR: 这个标志指定了输出目录。目录名为output/adgen-ChatGLM-6b-pt-128-0.02,其中128和0.02分别由PRESEQLEN和LR变量...
--model_name_or_path THUDM/ChatGLM-6b: 这个标志指定了预训练模型的名称或路径。这里使用的是名为THUDM/ChatGLM-6b的预训练模型。 --output_dir output/adgen-ChatGLM-6b-pt-$PRE_SEQ_LEN-$LR: 这个标志指定了输出目录。目录名为output/adgen-ChatGLM-6b-pt-128-0.02,其中128和0.02分别由$PRE_SEQ_LEN...
在HuggingFace平台进行模型文件的下载与上传文件下载1. 找到模型地址，执行下载命令（尤其针对大文件，如指针文件）。2. 顺利下载大文件。3. 确认文件完整性。文件上传模型加载以chatglm3-6b-base为例，加载模型或分词器时，避免路径尾部带"/"，以确保在~/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/...
huggingface-cli download --resume-download THUDM/chatglm3-6b --local-dir download/chatglm3-6b --local-dir-use-symlinks False 1. 以llama3为例,申请信息不要填国内的,会被reject。 huggingface文档加载模型:llama3_path是本地的模型存储路径。
例如,如果模型的最大长度是10240,那么你的模型文件应该放在以下路径: /home/pon/.cache/huggingface/hub/models--THUDM--chatglm3-6b/10240/pytorch_model.bin 请注意,这只是一种可能的解决方案,并且可能不适用于所有情况。如果这种方法不起作用,你可能需要查看Hugging Face的文档或寻求其他社区的帮助。 查看更多...
首先一定要安装git , 登不登录无所谓 下面以下载chatGLM-6b为例开始下载 1. 打开地址 https://huggingface.co/ 2. 点击Models, 输入chatGLM-6b搜索 3. 点击你搜索的内容 4. 点进去搜出来的东西 5. 再点击Files and versions 6. 点右边的三个点 ...
会在指定的目录生成模型文件，具体路径如下：bash /Users/xxx/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/chatglm3-6b-base 在此目录下，将包含用于支持加载模型的子模块，确保后续使用时能够正确访问和调用。通过此过程，可以确保高效地在HuggingFace平台中进行文件的下载、上传与模型的加载操作。
看起来正确,感觉 ChatGLM2-6B 还真是不弱。国产之光,ChatGPT国内产品的平替真不是白叫的。感兴趣的朋友,可以看ChatGLM2-6B 初体验。 最后想到,既然是执行发布命令,连接到 Huggingface Space 空间去操作,其实把仓库克隆到本地电脑(有代理),再执行发布命令,是不是一样可行? ...