declare-a urlsforfilein$files;dourl="$HF_ENDPOINT/$MODEL_ID/resolve/main/$file"file_dir=$(dirname"$file")mkdir-p"$file_dir"if[["$TOOL"=="wget"]];thendownload_cmd="wget -c \"$url\" -O \"$file\""[[-n"$HF_TOKEN"]] && download_cmd="wget --header=\"Authorization: Bearer ...
huggingface托管的大模型文件较大,用git拉取需要LFS支持,速度比较慢,也容易断线,需要不断尝试,费时费力。 某些模型可以使用镜像网站 https://aliendao.cn 下载,逐个文件下载比较麻烦,如果有python环境,建议用下载器model_download.py下载,下载速度能达到20M/s, 命令见:python model_download.py --repo_id runwayml...
5、下载 python model_download.py --repo_id 模型ID
这个下载器在https://github.com/git-cloner/aliendao可以找到,文件名为model_download.py,其原理是循环调用snapshot_download直到成功,再加上必要的校验手段。 方法: # model_download.py依赖于huggingface_hub,只要装过了transformers,就可以直接用# 带上mirror参数,优先从aliendao.cn镜像下载python model_download.p...
huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir gpt2 3.2 下载数据集 huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download wikitext --local-dir wikitext 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。
然而如果你用的huggingface-cli download gpt2 --local-dir /data/gpt2下载,即使你把模型存储到了自己指定的目录,但是你仍然可以简单的用模型的名字来引用他。即: AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2") 原理是因为huggingface工具链会在.cache/huggingface/下维护一份模型的符号链接,无论你是否指定了模型的...
from huggingface_hubimportsnapshot_downloadsnapshot_download("bigcode/starcoder",allow_patterns=["pytorch_model-00004-of-00007.bin","pytorch_model-00005-of-00007.bin","pytorch_model-00006-of-00007.bin"]) 4约束 目前Github Actions 使用的Runner[12]运行在Azure Standard_DS2_v2[13]虚拟机上,有 84...
To download the "bert-base-uncased" model, simply run: $ huggingface-cli download bert-base-uncased Using snapshot_download in Python: from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download(repo_id="bert-base-uncased") These tools make model downloads from the Hugging Face Model Hu...
snapshot_download( repo_type = "dataset", # 'model', 'dataset', 'external_dataset', 'external_metric', 'external_tool', 'external_library' repo_id="Hello-SimpleAI/HC3-Chinese",#huggingface网站上项目目录 local_dir="./HC3-Chinese",#缓存文件默认保存在系统盘\.cache\huggingface\hub\Hello-Simp...
model_name='bert-base-uncased'file_path=download_large_file(model_name)print(f"文件已下载至:{file_path}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在这个示例中,我们定义了一个download_large_file函数来下载指定名称的模型文件。我们选择了一个常用的预训练模型bert-base-uncased进行演示,你可以根据实际...