以下载llama2为例: huggingface-cli download \ --resume-download meta-llama/Llama-2-7b-hf \ --local-dir meta-llama/Llama-2-7b-hf \ --local-dir-use-symlinks False \ --token hf_*** 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...
1. 浏览器网页下载 2. 多线程下载器 专用多线程下载器 hfd 3. Git clone 4. huggingface-cli+hf_transfer 4.1 huggingface-cli 4.2 hf_transfer 5. snapshot_download 6. from_pretrained 7. hf_hub_download Q1:如何下载hf上需要登陆的模型? 申请许可 获取access token 下载 Q2:如何利用镜像站下载hf模型/...
从huggingface下载模型可以通过以下步骤进行: 1. 首先,确保你已经安装了huggingface库。你可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装huggingface: ``` ...
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...
huggingface-cli隶属于huggingface_hub库,不仅可以下载模型、数据,还可以可以登录huggingface、上传模型、数据等。huggingface-cli 属于官方工具,其长期支持肯定是最好的。优先推荐! 安装依赖 pip install -U huggingface_hub 注意:huggingface_hub 依赖于 Python>=3.8,此外需要安装 0.17.0 及以上的版本,推荐0.19.0+。
huggingface-cli隶属于huggingface_hub库,不仅可以下载模型、数据,还可以可以登录huggingface、上传模型、数据等。huggingface-cli 属于官方工具,其长期支持肯定是最好的。优先推荐! 安装依赖 pip install -U huggingface_hub 注意:huggingface_hub 依赖于 Python>=3.8,此外需要安装 0.17.0 及以上的版本,推荐0.19.0+。
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...
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 login 显示如下: 然后在hugging上获取对应的token 输入token,显示登录成功: 方式二: 在python中登录: import osos.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com" os.environ["HF_TOKEN"] = "your_access_token_here" # 替换成你的 Token ...
# 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 ...