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...
huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download madao33/new-title-chinese 如果需要指定数据集下载路径需要使用--cache-dir(注意,跟模型下载指定路径不一样的参数)。 我们以madao33/new-title-chinese这个数据集为例(https://huggingface.co/datasets/madao33/new-title-chinese/tree/main),在hugg...
建议将上面这一行写入~/.bashrc。3.1 下载模型 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 huggingface-cli download--resume-download gpt2--local-dir gpt2Copy 3.2 下载数据集 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 huggingface-cli download--repo-type dataset--resu...
在镜像站中,你可以找到与原始Huggingface模型库相同的预训练模型,并按照相应的方式进行下载和使用。 二、使用Huggingface CLI Huggingface CLI是Huggingface官方提供的一个命令行工具,它可以帮助我们更方便地下载和管理模型。即使在国内环境下,我们也可以通过Huggingface CLI来下载模型,从而避免被墙的问题。 要使用Huggingface...
huggingface-clilogin --token"TOKEN" Download Model 下载模型。这里以LLAMA3举例。如果获取模型需要审核的话,记得国籍请选择美国,不要选择中国! huggingface-cli download--resume-downloadmeta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct--local-dir~/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct ...
为了快速下载 Huggingface 镜像站上的模型和数据，我们采用以下步骤。首先，访问镜像站 HF-Mirror。对于下载过程，Huggingface-cli 方法极为便捷。设置环境变量以确保工具正确运行，具体步骤如下：在 Linux 系统中设置环境变量，确保工具能够找到相关资源。对于 Windows 用户，使用 PowerShell 进行类似设置。设置...
国内服务器下载huggingface模型 目录 安装工具 设置镜像 下载 回到顶部 安装工具 pip install -U huggingface_hub 回到顶部 设置镜像 Linux export HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com" windows $env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com" 回到顶部 下载 huggingface-cli download --resume-download facebook/...
1 下载模型 huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir gpt2 2 下载数据 huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download wikitext --local-dir wikitext --resume-download参数,指的是从上一次下载的地方继续,一般推荐总是加上该参数,断了方便继续。
下载模型 pip install -U huggingface_hub export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 下面这个也经常会报错中断,但是似乎比代理频率低些,可能主要取决于代理稳定性,有条件尝试参考链接的方法3 huggingface-cli download --resume-download Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int4 --local-dir $HOME/huggingface/hu...
首先,你需要安装huggingface_hub库,它包含了huggingface-cli工具。你可以通过以下命令进行安装: bash pip install huggingface_hub 使用huggingface-cli下载模型: 使用以下命令下载模型。例如,这里以bert-base-uncased模型为例,并将其下载到指定文件夹: bash huggingface-cli download bert-base-uncased --local-dir /pa...