在下载Gated model时，需要使用token参数，其值可以为True或实际Token。当token设为True时，将从本地Hugging Face配置中读取Token，这需要你提前通过huggingface-cli login命令提供。此外，还支持使用local_dir参数来指定下载目录。例如，你可以这样下载模型：from huggingface_hub import hf_hub_downloadmodel = hf_hub_...
与使用hugginge face下载相同,只需要填入镜像地址即可。 将download_hf.py中的代码修改为以下代码: import os # 设置环境变量 os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com' # 下载模型 os.system('huggingface-cli download --resume-download sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2...
默认下载路径:~/.cache/huggingface/ --local-dir指定下载目录,运行代码时将模型设置为相同目录即可 # 设置环境变了 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com # 下载整个库 huggingface-cli download 'stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers' huggingface-cli download 'stabilityai/stable-diffusion-3-me...
--local-dir指定下载目录,运行代码时将模型设置为相同目录即可 #设置环境变了export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com#下载整个库huggingface-cli download 'stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers' huggingface-cli download 'stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers' --local-dir 'sd' 运行代码...
huggingface-cli download internlm/internlm2-chat-7b 如果觉得下载比较慢，可以参考HF_HUB_ENABLE_HF_...
下载模型 默认下载路径:~/.cache/huggingface/ --local-dir指定下载目录,运行代码时将模型设置为相同目录即可 # 设置环境变了 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com # 下载整个库 huggingface-cli download 'stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers' huggingface-cli download 'stabilityai/stable-diffus...
尽管仍然会临时下载到默认目录，但在下载完成后，会移动到用户指定的目录。总结而言，通过采用 Huggingface 镜像站和 Huggingface-cli 工具，我们能实现模型和数据的高效、便捷下载，并提供灵活的存储管理方案。这一过程简化了资源访问和管理，是构建和优化机器学习项目的关键步骤。
使用HuggingFace CLI 下载文件 现在将文件上传到 HuggingFace 仓库后,可以试着从 HuggingFace 仓库下载文件。 比如将 licyk/test_model_1 模型仓库中,在 model 文件夹中的 ag31-ixy_1-000032.safetensors 文件下载下来,下载到当前目录里的 test 文件夹,命令可以这样写。
gpt2 是指OpenAI的GPT-2模型的一个版本,它是一个强大的预训练语言模型,可以用于多种自然语言处理任务。在Hugging Face Hub上,gpt2 模型或其变种通常被托管,并可通过huggingface-cli download命令下载。 4. 设置 --local-dir 参数指定的本地目录 gpt2 --local-dir 参数用于指定下载资源的本地存储目录。在您提供...