--hf_username (Optional) Hugging Face username for authentication. --hf_token (Optional) Hugging Face token for authentication. --tool (Optional) Download tool to use. Can be wget (default) or aria2c. -x (Optional) Number of download threads for aria2c. --dataset (Optional) Flag to ...
login(TOKEN) from huggingface_hub import snapshot_download print("start downloading") snapshot_download( repo_id="【模型名,比如:google/llm】", local_dir="【指定到本地下载目录,比如:/home/models/】", max_workers=8 #最大线程 ) 下载成功示意: 成功下载 参考 如何快速下载huggingface模型——全...
Downloads always resume when possible. If you want to force a new download, use `force_download...
使用FastAPI 部署模型首先,确保你已经安装了 Hugging Face 的命令行工具。你可以使用以下命令进行安装: pip install -U transformers 接下来,我们将加载一个预训练的 LLM 模型。这里以 Hugging Face 提供的 GPT-3 模型为例: from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretra...
(你可以在 这里 添加一个)，然后访问推理端点 https://ui.endpoints.huggingface.co。然后，点击“新建端点”。选择仓库、云和区域，调整实例和安全设置，并在我们的情况下部署 tiiuae/falcon-40b-instruct 。Select Hugging Face Repository推理端点会根据模型大小建议实例类型，...
from huggingface_hubimportsnapshot_downloadsnapshot_download(repo_id="decapoda-research/llama-7b-hf") 将hugging face的权重下载到本地,然后我们之后称下载到本地的路径为llama_7b_localpath 代码语言:javascript 复制 # 安装transformers pip install git+https://github.com/zphang/transformers@llama_push ...
作为LLM的新GitHub生态,Hugging Face不仅集成了众多知名预训练模型,如BERT、GPT、T5等,而且还提供了一套完备的推理优化工具。这使得开发者能够轻松地加载预训练模型,并利用模型进行推理操作。 首先,Hugging Face Transformers库以其丰富的模型库备受青睐。这些模型适用于各种NLP任务场景,如文本分类、问答、生成等。此外,...
什么是 Hugging Face 推理端点 Hugging Face 推理端点 提供了一种简单、安全的方式来部署用于生产的机器学习模型。推理端点使开发人员和数据科学家都能够创建 AI 应用程序而无需管理基础设施: 简化部署过程为几次点击,包括使用自动扩展处理大量请求,通过缩减到零来降低基础设施成本,并提供高级安全性。
Hugging Face 推理端点提供了一种简单、安全的方式来部署用于生产的机器学习模型。推理端点使开发人员和数据科学家都能够创建 AI 应用程序而无需管理基础设施: 简化部署过程为几次点击,包括使用自动扩展处理大量请求,通过缩减到零来降低基础设施成本,并提供高级安全性。
The -e HUGGING_FACE_HUB_TOKEN="YOUR_VALUE_HERE" environment variable sets the Hugging Face Hub token, which is required to download the llama-2-13b-chat model from the Hugging Face Hub. 1 docker run -it -p 7860:7860 --platform=linux/amd64 -e HUGGING_FACE_HUB_TOKEN="YOUR_VALUE_HERE...