Huggingface 默认下载位置更改 Ubuntu 系统中 Huggingface 模型等默认的下载位置如下: ~\.cache\huggingface\hub 通过修改环境变量更改默认下载位置: # 打开配置文件 vi ~/.bashrc # 添加下述变量 export HF_HOME="目标地址" # 使配置文件生效 source ~/.bashrc 作者:Kong Aobo 出处:https://www.cnblogs.com/kong...
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...
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...
在下载模型后，需将SHA-256哈希值写入"C:\Users\admin\.cache\huggingface\hub\models--M4869--WavMark\refs\main"目录。同时，应创建与哈希值相对应的目录在"snapshot"内，以确保模型文件能够正确引用。下载模型后，需进行以下步骤：将模型文件复制到相应位置并重命名为其SHA-256哈希值，确保文件名与...
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` 参数，将其设置为 False，部分解决特定目录下载的需求。尽管仍然会临时下载到默认目录，但在下载...
HF Hub 现已加入存储区域功能 我们在企业版 Hub 服务方案中推出了存储区域(Storage Regions)功能。 通过此功能,用户能够自主决定其组织的模型和数据集的存储地点,这带来两大显著优势,接下来的内容会进行简要介绍: 法规和数据合规,此外还能增强数字主权 性能提升(下载和上传速度更快,减少延迟)...
克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail PyTorch-Hub / huggingface_pytorch-transformers.md huggingface_pytorch-transformers.md15.59 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 Afif Al Mamun提交于10个月前.Update broken link references (#340) ...
我们可以使用 Hugging Face 🤗 数据集库的一行代码方便地下载 COYO 数据集。要预览 COYO 数据集并了解数据处理过程和包含的元属性,请前往 hub 数据集页面。开始前,请安装 Hugging Face 🤗 数据集库: pip install datasets,然后下载数据集。>>> from datasets import load_dataset >>> dataset = load_data...
接下来,我们将从 COCO 数据集中随机下载一张有沙发图像,上边有两只猫和一个遥控器,并对图像进行预处理为模型所期望的输入格式,我们可以方便地使用相应的预处理器类 (ViTProcessor) 实现这一步。初始化模型和预处理器,可以使用 Hub 中 Kakao Brain ViT repos 之一。请注意使用 Hub 中的库预处理器,确保预处...
python在调用huggingface模型的时候,会写入C:\Users\admin\.cache\huggingface\hub文件夹内,但是如果涉及手动下载的话,如果不按照它的格式,它无法识别这些模型,这应该只适用于huggingface的模型,其他地方的各有各的规则。 这个文件夹内,它的目录格式是models--作者名称--项目 ...