huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download madao33/new-title-chinese 如果需要指定数据集下载路径需要使用--cache-dir(注意,跟模型下载指定路径不一样的参数)。 我们以madao33/new-title-chinese这个数据集为例(https://huggingface.co/datasets/madao33/new-title-chinese/tree/main),在hugg...
建议将上面这一行写入~/.bashrc。3.1 下载模型 代码语言:javascript 复制 huggingface-cli download--resume-download gpt2--local-dir gpt2Copy 3.2 下载数据集 代码语言:javascript 复制 huggingface-cli download--repo-type dataset--resume-download wikitext--local-dir wikitextCopy 可以添加--local-dir-use-s...
# 建议将这一行写入~/.bashrc。若没有写入,则每次下载时都需要输入该命令 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirrors.com 下载数据集 将opus_books数据集下载到本地,并取消软连接 huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download opus_books --local-dir ./opus_books_dataset --local-dir-use...
复制# 基本命令示例exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 以下载数据集为例,注意需要指定 repo-type: 复制huggingface-cli download--repo-typedataset \--resume-downloadpscotti/naturalscenesdataset \--local-dir./ 如果仓库里无用的文件很多,我只想下载某些文件夹下的文件该怎么办? 这时候用 huggingface-c...
以下载数据集为例,注意需要指定 repo-type: huggingface-cli download --repo-type dataset \ --resume-download pscotti/naturalscenesdataset \ --local-dir /mnt/workspace/maxinzhu/denghan/fMRI-reconstruction-NSD/train_logs 1. 2. 3. 如果仓库里无用的文件很多,我只想下载某些文件夹下的文件该怎么办?
下载数据集 huggingface-cli download--resume-download--repo-typedataset lavita/medical-qa-shared-task-v1-toy 值得注意的是,有个--local-dir-use-symlinks False参数可选,因为huggingface的工具链默认会使用符号链接来存储下载的文件,导致--local-dir指定的目录中都是一些“链接文件”,真实模型则存储在~/.cache...
3.2 下载数据集 huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download wikitext --local-dir wikitext 1. 可以添加--local-dir-use-symlinks False参数禁用文件软链接,这样下载路径下所见即所得,详细解释请见上面提到的教程。 方法三:使用 hfd ...
3.2 下载数据集 huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download wikitext --local-dir wikitext 可以添加 --local-dir-use-symlinks False 参数禁用文件软链接,这样下载路径下所见即所得,详细解释请见上面提到的教程。 实践 结合个人经验,翻译上述步骤。安装依赖步骤在pytorch虚拟环境进行,下面是已...
可以使用HuggingFace Hub提供的API,获取有关HuggingFace模型、数据集和流水线的使用指标和分析。具体步骤如下: 安装HuggingFace网站提供的HuggingFace CLI: pip install git+https://github.com/huggingface/huggingface_hub 登录HuggingFace账户: huggingface-cli login 获取用户名下所有模型的使用分析: import huggingf...