1、安装pip install -U huggingface_hub添加环境变量 vim ~/.bashrc export HF_ENDPOINT= https://hf-mirror.com是设置一个代理地址 让环境变量生效 source ~/.bashrc测试一下 登陆 huggingface-cli login 输入tok…
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...
huggingface-cli login 此时需要用到刚刚创建的token，复制写token，粘贴到命令行中：E:\work>hugging...
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#不需要输入用户名,直接粘贴生成的token即可$ huggingface-cli login _|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|_|...
huggingface-cli login 通过snapshot_download下载模型 fromhuggingface_hubimportsnapshot_download snapshot_download(repo_id="bigscience/bloom-560m",local_dir="/data/user/test",local_dir_use_symlinks=False,proxies={"https":"http://localhost:7890"}) ...
huggingface-cli download--resume-download--repo-typedataset lavita/medical-qa-shared-task-v1-toy 值得注意的是,有个--local-dir-use-symlinks False参数可选,因为huggingface的工具链默认会使用符号链接来存储下载的文件,导致--local-dir指定的目录中都是一些“链接文件”,真实模型则存储在~/.cache/huggingface...
resume_download=True,# proxies={"https": "http://localhost:7890"}, # clash default portmax_workers=8) 如果下载全部内容,这样即可: 复制allow_patterns=['*'], 登录: 有些仓库可能需要登录,先去账户上搞一个有权限的token,然后 复制huggingface-clilogin 再输入 token 即可。 LL InFleaKing...
huggingface-cli login Finally, install Git LFS so that you can push models to the Hugging Face Hub: sudo apt-get install git-lfs You can now check out thescriptsandrecipesdirectories for instructions on how to train some models 🪁!
huggingface-cli login 为当前目录开启大文件上传：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...