pip install -U huggingface_hub 2. 基本命令示例: 这里使用了镜像网站https://hf-mirror.com,会加快速度一点,**hf-mirror.com**,用于镜像huggingface.co域名。 exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com# 下载模型huggingface-cli download --resume-download --local-dir-use-symlinks False bigscience/bloom-5...
一、Huggingface镜像站的使用方法 使用Huggingface镜像站非常简单,只需要按照以下步骤进行设置即可: 安装依赖:首先,确保你的计算机上已经安装了pip这个Python包管理工具。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-ihtt...
import os 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。
1. 安装依赖 pip install -U huggingface_hub 1. 2. 设置环境变量 Linux export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 1. Windows Powershell $env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com" 1. 建议将上面这一行写入~/.bashrc。 3.1 下载模型 huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir...
对于这种网络错误,实际上有个简单的解决方法,即使用镜像站( https://hf-mirror.com/ )。 想要默认使用镜像站需要修改HF_ENDPOINT环境变量,有很多种不同的方法。 这里我会针对ComfyUI讲一种简单的方法,修改python库huggingface_hub。以下是具体操作步骤:
然后，我们只需要在终端中运行以下命令来构建Docker镜像。复制 docker build -t sentit-app1.然后为了执行，我们有两个选项：使用带有命令的终端。复制 docker run -p 8000:8000 --name name_of_cointainer sentiment-hf1.使用docker hub。我们很容易进入docker hub，点击镜像的运行按钮。这就是全部细节!现在，...
pip install -U huggingface_hub 2. 设置环境变量 Linux export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com Windows Powershell $env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com" 建议将上面这一行写入 ~/.bashrc。 3.1 下载模型 huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir gpt2 ...
下面的代码将生成切实可行的API,我们的同事可以直接使用。 复制 from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel from transformers import pipeline # You can check any other model in the Hugging Face Hub pipe = pipeline(model="distilbert/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english") ...
keywords: HuggingFace, model, GitHub Actions, Docker, Docker Hub, huggingface_hub, StarCoder https://www.itdog.cn/http/ 无法直接从HuggingFace下载模型时,可借助此仓库,使用GitHub Actions构建一个 Docker 镜像,在镜像中用huggingface_hub下载好所需模型,再将镜像推送至Docker Hub,最后以下载镜像方式曲线下载模...
将上面的内容保存为 Dockerfile 后,执行docker build -t soulteary/docker-pytorch-playground .,等到命令执行完毕,我们的 PyTorch 基础镜像就构建完成了。 如果你不想浪费时间构建,也可以直接使用我已经构建好的基础镜像(支持自动区分 x86 / ARM 架构设备),直接从 DockerHub 下载即可: ...