要通过命令行将文件上传到 Hugging Face,可以使用huggingface-cli工具。以下是详细步骤: 安装huggingface_hub包: 首先,确保已经安装了huggingface_hub包。可以使用 pip 安装: pip install huggingface_hub 1. 登录Hugging Face 账户: 使用huggingface-cli命令行工具登录到你的 Hugging Face 账户: huggingface-cli login 1...
3.2 下载数据集 代码语言:javascript 复制 huggingface-cli download--repo-type dataset--resume-download wikitext--local-dir wikitextCopy 可以添加--local-dir-use-symlinks False参数禁用文件软链接,这样下载路径下所见即所得,详细解释请见上面提到的教程。 方法二:使用 hfd hfd是 huggingface 专用下载工具,基于...
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 1 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+...
主要是一个简单记录,方便后续使用 安装 pip install -U huggingface_hub 1. 使用 下载模型 huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir gpt2 1. 下载数据 huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download wikitext --local-dir wikitext 1. 默认cache 位置 $HOME/.cache/h...
huggingface-cli login 无论使用上述哪种方式生成token,都需要输入登录Hub时的账号和密码。输入完成后,token就已经生成了,这个token会存储在缓存目录中,接下来就可以创建仓库了。 创建仓库也有两种方式,取决于我们进行模型训练的方法:使用Trainer接口还是自己搭建训练代码 ...
huggingface-cli login 登录成功后,可以使用create_repo()函数创建新的repo。 from huggingface_hub import create_repo repo_url = create_repo(name="github-issues", repo_type="dataset") repo_url 'https://huggingface.co/datasets/lewtun/github-issues' ...
huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download wikitext --local-dir wikitext 可以添加 --local-dir-use-symlinks False 参数禁用文件软链接,这样下载路径下所见即所得,详细解释请见上面提到的教程。 实践 结合个人经验,翻译上述步骤。安装依赖步骤在pytorch虚拟环境进行,下面是已经安装huggingface-...
附带一个方便的 CLI 命令，用于启动分布式训练。在 Jupyter Notebook 中启动分布式训练的便捷功能。我们将...
huggingface-cli lfs-enable-largefiles .将模型上传到 HuggingFace 仓库：git commit -m"feat: first commit"--signoffgit push origin main -f 上传完成后，在 HuggingFace 确认模型文件成功上传。上传模型到 ModelScope 在 ModelScope 右上角点击头像，选择 创建模型 创建同名的模型仓库，格式为 原始模型名-GGUF...
StableDiffusion Colab -如何“确保您登录‘拥抱脸-cli’?” 、、 我正在尝试运行Huggingface生成文本到图像模型的Colab示例: 然而,它在加载模型时被卡住了: 使用该模型需要在Huggingface注册和一个令牌-我有一个令牌,我还得到了一个令牌,它在前一个单元格中被接受: 在错误发生后,我还执行了建议...