【HF_HUB_CACHE = ‘你自己设定的缓存地址’】 如: 第四步:在llama.app文件夹下,创建并运行【Hub_download.py】文件 结合第一步的相对地址填入参数【model_addr】中 创建Hub_download.py文件代码内容如下: from huggingface_hub import snapshot_download #自行选择模型,自行修改下面参数(第一步的相对地址) mod...
步骤3:调用huggingface_hub下载ChatGLM-6B模型到指定本地路径 from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download(repo_id="THUDM/chatglm-6b", local_dir="./chatglm-6b/") 步骤4:查看下载模型的文件目录 或通过镜像下载:GitHub - git-cloner/aliendao: huggingface mirror download...
3. 选择要下载的模型 Hugging Face 提供了丰富的模型,你可以在其官方网站([Hugging Face Model Hub]( BERT 基础模型。我们可以将模型名称保存在一个变量中: model_name="bert-base-uncased"# 选择BERT基础模型 1. 4. 下载并保存模型到本地 接下来,我们将下载模型和相应的分词器,并将它们保存到本地。代码如下...
--- AttributeError Traceback (most recent call last) File ~\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\modelscope\utils\import_utils.py:439, in LazyIm...
有三种方式下载模型，一种是通过 huggingface model hub 的按钮下载，一种是使用 huggingface 的 ...
点击模型名称进入模型页面。 在模型页面,你可以看到“Files and versions”部分,列出了所有可下载的文件。 点击文件名旁边的下载图标(通常是一个向下的箭头)来下载文件。 3. 使用 Hugging Face Hub API 对于希望通过编程方式下载模型的高级用户,可以使用 Hugging Face Hub 的 API。这需要使用 huggingface_hub 库,首...
1. 首先下载 pip install -U huggingface_hub 2. export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com (可以写入到~/.bashrc中,长久可用) 可以参考对应环境的下面这个路径: /path/to/env/site-packages/huggingface_hub/constants.py 对应的内容如下,如果环境中有HF_ENDPOINT的设定就会采用该设定作为前缀,即上面镜像的htt...
还有一些常用的HF的模型在这里附上:包含有LLMA、bert-base-uncased、gpt2等系列 链接：https://pan....
1.hub 文件夹:这个文件夹主要存储通过 Hugging Face Hub 下载的模型和相关数据。 modules 文件夹:这个文件夹主要存储通过 TensorFlow Hub 下载的模型和相关数据。你应该把模型放到 hub 文件夹下面。路径应该是 ~/.cache/huggingface/transformers。 有用 回复 撰写...
步骤1:下载Hugging Face模型 首先需要从Hugging Face下载模型文件: from huggingface_hub import snapshot_download model_id = "Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct" print("Downloading model: "+model_id) snapshot_download(repo_id=model_id, local_dir="Qwen2.5-3B", local_dir_use_symlinks=False, revision="main...