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-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...
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。 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" ...
一种方法是在Hugging Face Hub上搜索合适的预训练语言模型,并在手头的任务上对其进行微调。然而,这些预训练的模型往往只存在于像德语、俄语或普通话这样的 "丰富资源 "的语言,这些语言有大量的网络文本可供预训练。当语料库是多语言的时候,另一个常见的挑战出现了,在产品化环境中维护多个单语模型对我们以及工程团队...
# 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 ...