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...
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...
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huggingface服务器进行并行下载。 HF-Ttransfer的...
首先还是huggingface-cli下载数据集: export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com # 镜像网站 export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 # 开启加速 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...
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=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...
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) ...
exportHF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 开启后使用方法同huggingface-cli：huggingface-cli download --resume...
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...
使用hf_transfer 提速 Download files from the Hub 安装hf_transfer pip install hf_transfer 设置环境变量 exportHF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 下载模型 huggingface-cli download internlm/internlm2-chat-7b 总结 本文提到的两种加速方式可以同时使用。