在执行某些项目的时候也会自动下载模型到pythonlib目录,但是这样的方式对于使用 Venv/Conda 之类多环境调试不太方便 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...
huggingface-clidownload\--resume-downloadmeta-llama/Llama-2-7b-hf\--local-dirmeta-llama/Llama-2-7b-hf\--local-dir-use-symlinksFalse\--tokenhf_*** 使用此命令可以直接将模型所有文件原封不动的下载到local-dir文件夹内。然而,这需要科学上网(因为huggingface被墙了)。所以我们可以借助镜像网站hf-mirror....
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...
利用HuggingFace 官方的下载工具huggingface-cli和hf_transfer从HuggingFace 镜像站上对模型和数据集进行高速下载。 此脚本只是对huggingface-cli的一个简单封装,本意是方便本人自己的习惯使用,如果有对更高级功能的需求,请参考官方文档自行修改。另外,国内用户也可以参考HuggingFace 镜像站上提供的下载方式。
利用HuggingFace 官方的下载工具huggingface-cli和hf_transfer从HuggingFace 镜像站上对模型和数据集进行高速下载。 12/17/2023 update:新增--include和--exlucde参数,可以指定下载或忽略某些文件。 下载指定的文件:--include "tokenizer.model tokenizer_config.json" ...
# 下载模型 os.system('huggingface-cli download --resume-download sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 --local-dir /root/data/model/sentence-transformer') 然后,在/root/data目录下执行该脚本即可自动开始下载: python download_hf.py ...
国内用户利用 HuggingFace 官方的下载工具huggingface-cli和hf_transfer从Huggingface 镜像站上对HuggingFace上的模型和数据集进行高速下载。 HuggingFace-Download-Acceleratorgithub.com/LetheSec/HuggingFace-Download-Accelerator Quick Start 1、clone项目到本地: ...
然而如果你用的 huggingface-cli download gpt2 --local-dir /data/gpt2 下载,即使你把模型存储到了自己指定的目录,但是你仍然可以简单的用模型的名字来引用他。即: AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2") 原理是因为huggingface工具链会在 .cache/huggingface/ 下维护一份模型的符号链接,无论你是否指定了...
本章主要介绍Hugging Face下的另外一个重要库:Datasets库,用来处理数据集的一个python库。当微调一个模型时候,需要在以下三个方面使用该库,如下。 从Huggingface Hub上下载和缓冲数据集(也可以本地哟!) 使用Dataset.map()预处理数据 加载和计算指标 ...