from huggingface_hub import hf_hub_download # Load model directly hf_hub_download(repo_id="internlm/internlm-7b", filename="config.json") 需要找到指定路径的方式 但是,使用 huggingface 下载可能速度较慢,我们可以使用huggingface 镜像下载。与使用hugginge face下载相同,只需要填入镜像地址即可。 将download...
https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/en/package_reference/environment_variables ...
自动加载[HuggingFace](https://huggingface.co)上的模型因为没有指定保存路径,因此大多以hash名保存在用户目录下的`.cache`文件夹中,不利于复用。可以用HF文档提供的方法进行指定保存,并通过本地路径调用。 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel model_name = input("HF HUB 路径,例如 THU...
pip install -U huggingface_hub 如出现关于hf_transfer的报错,可以通过--use_hf_transfer False参数关闭hf_transfer。 (2)若指定了save_dir,下载过程中会将文件先暂存在 transformers 的默认路径~/.cache/huggingface/hub中,下载完成后自动移动到--save_dir指定目录下,因此需要在下载前保证默认路径下有足够容量。
不仅仅是hf的，我的.cache下很多文件都是这么搞的，好处就是不用修改调用的默认路径。
huggingface-cli和hf_transfer是 hugging face 官方提供的专门为下载而设计的工具链。前者是一个命令行工具,后者是下载加速模块。 4.1 huggingface-cli huggingface-cli隶属于huggingface_hub库,不仅可以下载模型、数据,还可以可以登录huggingface、上传模型、数据等。huggingface-cli 属于官方工具,其长期支持肯定是最好的。
huggingface-cli 隶属于 huggingface_hub 库,不仅可以下载模型、数据,还可以可以登录huggingface、上传模型、数据等huggingface-cli 属于官方工具,其长期支持肯定是最好的。优先推荐!安装依赖 1 pip install -U huggingface_hub 注意:huggingface_hub 依赖于 Python>=3.8,此外需要安装 0.17.0 及以上的版本,推荐0.19.0+...
例如,如果模型的最大长度是10240,那么你的模型文件应该放在以下路径: /home/pon/.cache/huggingface/hub/models--THUDM--chatglm3-6b/10240/pytorch_model.bin 请注意,这只是一种可能的解决方案,并且可能不适用于所有情况。如果这种方法不起作用,你可能需要查看Hugging Face的文档或寻求其他社区的帮助。 查看更多...
--local-dir: 下载到本地的目录,未指定时,默认下载路径:~/.cache/huggingface/ --token: 鉴权token,使用上述方法登录过的不需要该参数 # 安装工具 pip install huggingface_hub # 设置镜像地址 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com # 下载整个库 huggingface-cli download 'stabilityai/stable-diffusion-3...