第一次使用,缓存到本地,手动移动文件到指定路径(路径不能太长) 安装git及git lfs,克隆HF HUB路径 新方法 from huggingface_hub import snapshot_download model_name = input("HF HUB 路径,例如 THUDM/chatglm-6b-int4-qe: ") model_path = input("本地存放路径,例如 ./path/modelname: ") snapshot_...
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...
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...
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1...
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。
使用官方工具，我们既能享受直接引用模型名的便捷性，又能自行管理模型存储路径，实现高效管理。默认情况下，模型会被下载到 `~/.cache/huggingface/hub/` 目录，即使指定了 `--local-dir` 参数，也会通过符号链接的方式进行链接，以防止重复下载。然而，我们可以通过调整 `--local-dir-use-symlinks` ...
--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...
import huggingface_hub as hub 2. 调用hf_hub_download函数进行下载 hf_hub_download函数用于从Hugging Face Hub下载模型、数据集或其他资源。你需要指定要下载的资源的标识符(通常是模型的名称或路径)以及下载到的本地路径。 以下是一个简单的代码示例,展示了如何下载一个名为bert-base-uncased的模型到当前目录:...
方法一:网页下载 在本站搜索,并在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二:huggingface-cli huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。 1. 安装依赖 pip install -U huggingface_hub 1. 2. 设置环境变量 Linux ...