第四步:在llama.app文件夹下,创建并运行【Hub_download.py】文件 结合第一步的相对地址填入参数【model_addr】中 创建Hub_download.py文件代码内容如下: from huggingface_hub import snapshot_download #自行选择模型,自行修改下面参数(第一步的相对地址) model_addr = 'Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat' #提取模型库名...
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...
接着就能继续下载模型文件了,例如: git clone https://huggingface.co/ClueAI/ChatYuan-7B 例如一个文件 2MB, 每次修改,因为属于二进制文件,无法检测到文本改动,因此每一次提交,都会全量保存,那么提交3次,代码仓库变成 6MB。为了优化这种情况,基本上属于不关注某些二进制文件的改动,而是保存最新的。 那么就使用 LF...
fromhuggingface_hubimportsnapshot_download# 下载模型snapshot_download(repo_id='THUDM/chatglm2-6b',repo_type="model",# 可选 [dataset,model]local_dir='/home/dev/datasets/glm',# 下载到本地的路径resume_download=True,# 断点续传)# 下载数据snapshot_download(repo_id='BAAI/COIG-PC',repo_type="...
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...