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...
如果您想在脚本开始时保存在prepare()方法中传递的任何对象/模型,您应该使用unwrap_model()来删除在分布式过程中添加的所有特殊模型包装器。 您应该使用 Accelerate 的save()而不是torch.save()。 在幕后,Accelerate 的save()方法为每台机器或服务器保存一次对象。 您可以查看源代码。 此外,在使用wait_for_everyone...
建议将上面这一行写入~/.bashrc。 3.1 下载模型 代码语言:shell 复制 huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir gpt2Copy 3.2 下载数据集 代码语言:shell 复制 huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download wikitext --local-dir wikitextCopy 可以添加--local-dir-use-...
这些资源完全开源，任何人都可以免费使用。用户可以在这个平台上方便地共同作业，共同开发和改善机器学习模...
安装huggingface上的模型: huggingface-cli download --resume-download THUDM/chatglm3-6b --local-dir download/chatglm3-6b --local-dir-use-symlinks False 1. 以llama3为例,申请信息不要填国内的,会被reject。 huggingface文档加载模型:llama3_path是本地的模型存储路径。
download --model=qwen/Qwen2-7B-Instruct --local_dir ./Qwen2-7B-Instruct optimum-cli export ...
在向中心共享模型之前,您需要Hugging Face凭证。如果可以访问终端,请在安装Transformers的虚拟环境中运行以下命令。他会将您的访问令牌存储在您的Hugging Face缓存文件夹(~/.cache/默认情况): huggingface-cli login 1. 如果你正在使用像 Jupyter 或 Colaboratory 这样的笔记本,确保你已经安装了 huggingface hub 库。此...
WARNING: The script datasets-cli is installed in '/home/ubuntu/.local/bin' which is not on PATH. Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location. 这里的依赖已经安装成功了,只是被安装到了未被添加到PATH的目录,接下来运行的时候...
如果你已经可以访问 Hugging Face 中的其他 Gemma 模型,那么你已经准备好了。否则,请访问任何一个 PaliGemma 模型,并在你同意许可时接受它。一旦你获得了访问权限,你需要通过notebook_login或huggingface-cli login进行认证。登录后,你就可以开始了! 你还可以立即在此notebook中尝试运行推理。