AAA/BBB是HugglingFace官网复制的模型的名字,比如说hfl/rbt3或者distilbert/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english之类的。 也可以使用--local-dir指定下载路径。 然后调用模型就是按照官网教的方式: # 使用Auto方法 from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model = AutoModel.from_pretrained(...
local_dir_use_symlinks = False # 本地模型使用文件保存,而非blob形式保存 # token = "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" # 在hugging face上生成的 access token # 检查目录是否存在 if not os.path.exists(cache_dir): # 创建目录
这样写,就没问题: snapshot_download(local_dir='/content/drive/MyDrive/chatRWKV/models/',repo_id="BlinkDL/rwkv-4-raven", allow_patterns="RWKV-4-Raven-3B-v12-Eng49%-Chn49%-Jpn1%-Other1%-20230527-ctx4096.pth") 但是这个文件的网址是:https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-raven/blob/m...
现在指定local_dir就行了 可以
snapshot_download(repo_id="bigscience/bloom-560m",local_dir="/data/user/test",local_dir_use_symlinks=False,proxies={"https":"http://localhost:7890"}) 如果需要登陆token: import huggingface_hub huggingface_hub.login("HF_TOKEN")# token 从 https://huggingface.co/settings/tokens 获取 ...
local_dir="./fineweb/", allow_patterns="data/CC-MAIN-2023-50/*") 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_dataset fw = load_dataset("HuggingFaceFW/fineweb", name="CC-MAIN-2024-10...
fromhuggingface_hubimportsnapshot_downloadfolder = snapshot_download("HuggingFaceFW/fineweb",repo_type="dataset",local_dir="./fineweb/",allow_patterns="data/CC-MAIN-2023-50/*") 为了加快下载速度,需要确保安装 pip install hu...
值得注意的是,有个--local-dir-use-symlinks False参数可选,因为huggingface的工具链默认会使用符号链接来存储下载的文件,导致--local-dir指定的目录中都是一些“链接文件”,真实模型则存储在~/.cache/huggingface下,如果不喜欢这个可以用--local-dir-use-symlinks False取消这个逻辑。
同样也可以指定 cache_dir 参数,另外还有一个 local_dir 参数,作用类似于上面的 save_pretrained。也...
可以添加 --local-dir-use-symlinks False 参数禁用文件软链接,这样下载路径下所见即所得,详细解释请见上面提到的教程。 实践 结合个人经验,翻译上述步骤。 安装依赖步骤在pytorch虚拟环境进行,下面是已经安装huggingface-cli成功后使用命令:(后续可通过pip list命令验证是否安装成功) ...