建议使用 HuggingFace CLI下载,以 Llama-2-7b 为例 # 安装cli库$ pip install -U"huggingface_hub[cli]"#进行登录,这里需要获取token,位于 https://huggingface.co/settings/tokens#不需要输入用户名,直接粘贴生成的token即可$ huggingface-cli login _|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|...
原文发布于本人博客:如何快速下载huggingface大模型 - padeoe的小站这是博主第一次上知乎发文章,欢迎评论、交流! 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...
执行下载命令，例如使用 huggingface-cli 下载模型：`huggingface-cli download gpt2 --local-dir /data/gpt2`。在下载数据时，同样采用该命令。这里引入了 `--resume-download` 参数，确保在断点时能继续下载，提高效率。下载模型后，我们发现一个关键优势：模型名的引用。这意味着，即使模型被保存在特...
import os # 下载模型 os.system('huggingface-cli download --resume-download internlm/internlm-chat-7b --local-dir your_path') 直接在命令行中使用也可,会提示使用该方法更快 https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.20.3/package_reference/environment_variables#hfhubenablehftransfer 以下内容将...
huggingface-cli是抱抱脸官方推荐的下载方式之一,但是我原来一直没有用过。这里简单介绍一下该命令的用法(还是挺方便的)。 服务器运行huggingface-cli download --helps可以看到参数详解: usage: huggingface-cli [<args>] download [-h] [--repo-type {model,dataset,space}] [--revision...
下载: huggingface-cli download your-dataset --local-dir path 加载: 从path里面找到你的所有数据文件, 不妨记作xxx.parquet load_datasets('parquet', data_files={'train':'path/xxx.parquet','test':other-files}) 换句话说你得根据你下载的数据集的readme手动去把数据找出来=v=发布...
具体的huggingface-cli相关代码,在Github上 huggingface_hub仓库 /src/huggingface_hub/commands/download.py。 其在DownloadCommand 类中,定义了 --include, --exclude的参数解析器,参数nargs="*", type=str,意为解析后续任意数量的参数,并作为一个string类型的列表返回。 将这两个参数赋值allow_patterns = self.in...