有三种方式下载模型,一种是通过 huggingface model hub 的按钮下载,一种是使用 huggingface 的 transformers 库实例化模型进而将模型下载到缓存目录,另一种是通过 huggingface 的 huggingface_hub 工具进行下载。 huggingface 按钮下载 点击下图的下载按钮,把所有文件下载到一个目录即可。 transformers 实例化模型 import to...
docker run -it -v /u01/isi/.cache/huggingface/hub/:/usr/local/bin/eland_import_hub_model --rm elastic/eland \ eland_import_hub_model \ --url http://elastic:123123@10.99.100.49:9200 \ --hub-model-id sentence-transformers/clip-ViT-B-32-multilingual-v1 \ --task-type text_embedding \...
安装huggingface_hub pip install huggingface_hub 使用huggingface_hub 的 snapshot_download 函数下载 fromhuggingface_hubimportsnapshot_downloadsnapshot_download(repo_id="internlm/internlm2-chat-7b") 也可以使用 huggingface_hub 提供的命令行工具 huggingface-cli download internlm/internlm2-chat-7b 使用hugging...
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+...
【AI之路】使用huggingface_hub优雅解决huggingface大模型下载问题 复制上面的source_url,repo_id 和filename会根据source_url自动生成,local_dir 就填刚才找到的目录。 # 使用前先通过pip install huggingface_hub安装huggingface_hub包importtimefromhuggingface_hubimporthf_hub_download ...
Hugging Face 模型 hub 提供了多种尺寸的嵌入模型,从轻量级 (100-350M 参数) 到 7B (如Salesforce/SFR-Embedding-Mistral) 一应俱全。不少基于语义搜索的应用会选用基于编码器架构的轻量级模型作为其嵌入模型,此时,CPU 就成为运行这些轻量级模型的有力候选,一个典型的场景就是检索增强生成 (Retrieval Augmented Gen...
Hugging Face Hub和 Github 类似,都是Hub(社区)。Hugging Face可以说的上是机器学习界的Github。Hugging Face为用户提供了以下主要功能: 模型仓库(Model Repository):Git仓库可以让你管理代码版本、开源代码。而模型仓库可以让你管理模型版本、开源模型等。使用方式与Github类似。
(1.19.5) Collecting huggingface-hub<1.0,>=0.10.0 Downloading huggingface_hub-0.14.1-py3-none-any.whl (224 kB) |████████████████████████████████| 224 kB 2.0 MB/s eta 0:00:01 Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /opt/conda/lib/...
在https://huggingface.co/docs/hub/security-git-ssh 中有相关的操作描述(当然在实际操作中发现也有坑。。。),简单整理如下: 1、检查是否存在 SSH key,由于是 linux 系统,所以默认是在~/.ssh 目录下。由于我们之前没有生成过,所以没有(有也没关系,直接覆盖生成就好) ...
你甚至可以在浏览器 (或任何 JavaScript 运行时,如 Node.js、Deno 或 Bun) 中使用Transformers.js运行 Llama 3.2。你可以在 Hub 上找到ONNX 模型。如果你还没有安装该库,可以通过NPM使用以下命令安装: npm i @huggingface/transformers 然后,你可以按照以下方式运行模型: ...