如何在hugging face hub一键下载模型并将模型转换为gguf格式(支持自定义量化)作者:申非 第一步:在【hugging face】网站上寻找到支持模型列表中的模型的 相对地址如: 第二步:克隆llama.cpp make的安装使用可…
步骤1:在./ChatGLM-6B/下创建文件夹./ChatGLM-6B/chatglm-6b/用于存放本地模型 mkdir chatglm-6b 步骤2:进入chatglm-6b环境,并进入python终端 conda activate chatglm-6b python 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...
1.hub 文件夹:这个文件夹主要存储通过 Hugging Face Hub 下载的模型和相关数据。 modules 文件夹:这个文件夹主要存储通过 TensorFlow Hub 下载的模型和相关数据。你应该把模型放到 hub 文件夹下面。路径应该是 ~/.cache/huggingface/transformers。 有用 回复 撰写回答 你尚未登录,登录后可以 和开发者交流问题的细节...
解决git下载huggingface模型失败问题 该问题是由于模型文件过大,导致下载的模型文件都只显示 1KB 左右的大小 要解决该问题,需要安装 git lfs: sudo apt-get update sudo apt-get install git-lfs git lfs install 接着就能继续下载模型文件了,例如: git clone https://huggingface.co/ClueAI/ChatYuan-7B 例如一...
注意:如果您以前从未下载过该模型,您将看到它下载并可能弹出一些消息。这是正常的。 一旦该过程完成,文本描述将被转换为长度为768的向量。我们可以检查长度和嵌入,以确保它看起来像预期的: 为了使向量更容易分析,使用numpy将数据从张量对象转换为列表对象,然后将列表添加到pandas DataFrame。
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
从Transfomers 4.33 开始,Falcon 180B 可以在 Hugging Face 生态中使用和下载。 Demo 你可以在这个 Hugging Face Space或以下场景中体验 Falcon 180B 的 demo。 硬件要求 Prompt 格式 其基础模型没有 Prompt 格式,因为它并不是一个对话型大模型也不是通过指令进行的训练,所以它并不会以对话形式回应。预训练模型是...
1.hub 文件夹:这个文件夹主要存储通过 Hugging Face Hub 下载的模型和相关数据。 modules 文件夹:这个文件夹主要存储通过 TensorFlow Hub 下载的模型和相关数据。你应该把模型放到 hub 文件夹下面。路径应该是 ~/.cache/huggingface/transformers。 有用 回复 查看...
from huggingface_hub import snapshot_download # 下载模型 snapshot_download(repo_id = 'THUDM/chatglm2-6b', repo_type="model", # 可选 [dataset,model] local_dir='/home/dev/datasets/…
修改下载源 export HF_ENDPOINT=hf-mirror.com download datatsets HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com \ huggingface-cli download \ --repo-type dataset \ --force-download \ --resume-download \ --local-dir-use-symlinks False \ Skywork/SkyPile-150B \ --local-dir Skywork/SkyPile-150B downloa...