执行pip install huggingface_hub[hf_transfer] 命令将安装 huggingface_hub 库,并包含 hf_transfer 可选依赖项。这个命令的目的是为了安装 huggingface_hub 的同时,启用高速文件传输功能。以下是对该命令的分点解释: 安装huggingface_hub 库: huggingface_hub 是Hugging Face 官方提供的 Python 客户端库,用于与 Huggin...
并导入【huggingface_hub】 pip install huggingface_hub 如果C盘内存不充足,可以更换缓存地址,即添加系统变量 【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...
2.批量数据下载 2.0 pip install huggingface_hub 2.1LoadFromHF.ipynb import os os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com' from huggingface_hub import snapshot_download #需要登录的模型,还需要下面两行额外代码: #import huggingface_hub #huggingface_hub.login("HF_TOKEN") # token 从 htt...
1 安装huggingface_hub huggingface官网welcome页面上提供的安装方式: pip install huggingface_hub 如果pip源无法连接, 可以尝试连接清华源: 临时方式 pip install huggingface_hub -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 永久方式 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple...
1. 安装huggingface_hub库 首先,你需要安装huggingface_hub库。你可以通过 Python 的包管理工具pip来完成安装。打开终端或命令提示符,并执行以下命令: pipinstallhuggingface_hub 1. 这个命令会安装最新版本的huggingface_hub库。 2. 认证 Hugging Face 账号 ...
由于https://huggingface.co域名国内已无法访问,服务器终端跑代码往往会需要如下操作,会出现超时问题。 self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(bert-base-uncased) 解决方法: 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...
huggingface_hub cli 使用以及国内加速配置 主要是一个简单记录,方便后续使用 安装 pip install -U huggingface_hub 1. 使用 下载模型 huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir gpt2 1. 下载数据 huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download wikitext --local-dir wiki...
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_datasetfw = load_dataset("HuggingFaceFW/fineweb", name="CC-MAIN-2024-10",...
$pip install -U huggingface_hub (2)设置环境 $ export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com (3)写入~/.bashrc: $ vim ~/.bashrc 英文状态下按"i"进入insert模式,在文件模型末尾插入(2)中的语句,按下Esc退出insert模式,再在英文状态下按":wq"即可保存文件。
Hugging Face Hub 最好的部分之一是我们有一个非常强大的 API,可以与基本上任何东西集成。解决这个问题的第二种方法通常是在空间中。在这里,我将使用一个空白的 docker 空间,它可以运行任意 docker 容器和你选择的硬件(在我的情况下是一个免费的 CPU)。