建议将上面这一行写入~/.bashrc。3.1 下载模型 代码语言:javascript 复制 huggingface-cli download--resume-download gpt2--local-dir gpt2Copy 3.2 下载数据集 代码语言:javascript 复制 huggingface-cli download--repo-type dataset--resume-download wikitext--local-dir wikitextCopy 可以添加--local-dir-use-s...
1、无法使用Python代码远程下载HuggingFace官网提供的模型(如gpt2) 2、需要从HuggingFace官网下载Transformers 库中开源模型,可以通过此次文章作为参考(能保证正常上网) 3、重要前提,会一些cmd常见命令和对环境配置有经验的,特别是本次操作是基于Anaconda和pytorch环境进行 环境说明:(可直接跳到HuggingFace镜像网址和huggingfac...
$env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com" 3.1 下载模型 huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir gpt2 3.2 下载数据 huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download wikitext --local-dir wikitext --resume-download参数,指的是从上一次下载的地方继续,一般推荐总...
为了快速下载 Huggingface 镜像站上的模型和数据，我们采用以下步骤。首先，访问镜像站 HF-Mirror。对于下载过程，Huggingface-cli 方法极为便捷。设置环境变量以确保工具正确运行，具体步骤如下：在 Linux 系统中设置环境变量，确保工具能够找到相关资源。对于 Windows 用户，使用 PowerShell 进行类似设置。设置...
二、下载方案 方案1:官网 方案2:git 方案3:镜像 方案4:下载器 一、问题和提出 在大语言模型的应用程序中,一般采用直接从http://huggingface.co下载并装载模型,但下载速度慢,容易断线,需要反复重试。本文介绍了从https://aliendao.cn/(huggingface镜像网站)稳定下载模型的方法。
在HuggingFace官方模型库上找到需要下载的模型,点击模型链接, 这个例子使用的是bert-base-uncased模型 点击List all files in model,将其中的文件一一下载到同一目录中。例如,对于XLNet: # List of model files config.json 782.0B pytorch_model.bin 445.4MB ...
python大模型下载,使用HuggingFace的镜像hf-mirror hf-mirror.com的包如何下载 pipinstall-U huggingface_hub 设置环境变量以使用镜像站: exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comexportHF_HOME ="usr/local/" 对于Windows Powershell,使用: $env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"$env:HF_HOME="D:\\cache...
huggingface下载模型现在改成了cdn站点，下载速度还是可以的。但前提是http://huggingface.co网站能打开，下载方法比较多，详见：小五哥：如果快速稳定地从huggingface下载模型 国内有huggingface镜像站点：https://aliendao.cn/ 可以
可根据repo的repo_id下载所有文件到本地指定目录local_dir下,也可以下载指定文件file_list中的文件。设置overwrite ,当文件已经存在将被覆盖。在运行时,可以只保存repo下的所有文件路径到output_file。并设置only_save不执行下载工作。 批量下载huggingface镜像模型脚本下载: ...
如果你想手动下载huggingface模型,你可以使用镜像访问方法。首先,你需要找到一个合适的模型,例如decapoda-research/llama-7b-hf。然后,你需要安装llama库,并使用以下代码下载模型文件: ```python import llama MODEL = 'decapoda-research/llama-7b-hf' tokenizer = llama.LLaMATokenizer.from_pretrained(MODEL, mirror=...