2、去HuggingFace上获取到想要的模型或数据集名称,例如lmsys/vicuna-7b-v1.5,运行脚本进行下载: python hf_download.py --model lmsys/vicuna-7b-v1.5 --save_dir ./hf_hub 默认使用了hf_transfer,如需关闭可以指定--use_hf_transfer False。 下载后的文件将存储在指定的save_dir中,即./hf_hub/models--l...
allow_patterns="data/CC-MAIN-2023-50/*") 为了加快下载速度,需要确保安装 pip install huggingface_hub[hf_transfer] 并设置环境变量 HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 使用datasets fromdatasetsimportload_dataset fw = load_dataset("HuggingFaceFW/fineweb", name="CC-MAIN-2024-10", split="train", streaming...
使用huggingface_hub fromhuggingface_hubimportsnapshot_downloadfolder = snapshot_download("HuggingFaceFW/fineweb",repo_type="dataset",local_dir="./fineweb/",allow_patterns="data/CC-MAIN-2023-50/*") 为了加快下载速度,需要确保...
然后,通过以下命令安装huggingface_hub和hf_transfer这两个库: pip install -U huggingface_hub hf_transfer 如果你想使用清华源加速下载,可以加上-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple参数: pip install -U huggingface_hub hf_transfer -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 设置环境变量:接下...
为了加快下载速度,需要确保安装 pip install huggingface_hub[hf_transfer] 并设置环境变量 HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 使用datasets from datasets import load_datasetfw = load_dataset("HuggingFaceFW/fineweb", name="CC-MAIN-2024-10", split="train", streaming=True) ...
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com python main.py 方法二、 使用虚拟环境安装python3.10及以上版本,旧版本python,默认安装旧版huggingface-cli,不好用。 首次使用:huggingface-cli login,去huggingface官网注册自己的token pip install -U huggingface_hub pip install -U hf-transfer (墙裂建议使用,网速拉满,服务...
为什么不使用huggingface-cli和HF-Ttransfer 下载huggingface上的大模型一般用huggingface-cli可以较快的下载,但是经过自测也只能占满下行带宽的10%~20%,但是huggingface的CDN服务器不是太稳定(因为有时你分配到的边缘节点很慢),这会影响huggingface-cli的下载速度。所以本脚本的目的是通过自建cloudflare workers来代理huggin...
为了加快下载速度,需要确保安装 pip install huggingface_hub[hf_transfer] 并设置环境变量 HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 使用datasets from datasets import load_datasetfw = load_dataset ("HuggingFaceFW/fineweb", name="CC-MAIN-2024-10", split="train", streaming=True) ...
hf_transfer模块可以显著提高下载速度，但在使用时需注意环境变量的设置。对于需要登录的模型，需在huggingface官网注册并申请许可，之后使用huggingface-cli或相关工具时需输入访问令牌。使用镜像站如hf-mirror.com下载模型时，需设置环境变量HF_ENDPOINT，替换huggingface.co域名，实现无需修改代码即可利用镜像站...
作为NLP领域的著名框架,Huggingface(HF)为社区提供了众多好用的预训练模型和数据集。本文介绍了如何在矩池云使用Huggingface快速加载预训练模型和数据集。 1.环境 HF支持Pytorch,TensorFlow和Flax。您可以根据HF官方文档安装对应版本,也可以使用矩池云HuggingFace镜像(基于Pytorch),快速启动。 矩池云租用机器入门手册 如果...