用python安装huggingface_hub之后,找到其库文件的constants.py文件,修改两个变量如下即可: # HUGGINGFACE_CO_URL_HOME = "https://huggingface.co/"HUGGINGFACE_CO_URL_HOME="https://hf-mirror.com"# _HF_DEFAULT_ENDPOINT = "https://huggingface.co"_HF_DEFAULT_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"...
1. 安装huggingface_hub库 首先,你需要安装huggingface_hub库。你可以通过 Python 的包管理工具pip来完成安装。打开终端或命令提示符,并执行以下命令: pipinstallhuggingface_hub 1. 这个命令会安装最新版本的huggingface_hub库。 2. 认证 Hugging Face 账号 接下来,你需要创建一个 Hugging Face 账号(如果你还没有的...
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pname = "huggingface-hub"; version = "0.19.4"; version = "0.20.2"; format = "setuptools"; disabled = pythonOlder "3.8"; @@ -22,7 +22,7 @@ buildPythonPackage rec { owner = "huggingface"; repo = "huggingface_hub"; rev = "refs/tags/v${version}"; hash = "sha256-bK/Cg+ZFhf...
Changelog:https://github.com/huggingface/huggingface_hub/releases/tag/v0.23.5 Things done Built on platform(s) x86_64-linux 22 packages marked as broken and skipped: khoj khoj.dist libretranslate libretranslate.dist python311Packages.cleanlab ...
如果你还需使用其他模型(如 Cohere、HuggingFace Hub),可一并配置对应的 Key,并在 Python 脚本中初始化相应的 LLM 对象。3. 官方文档示例在docs.browser-use.com/introduction 可以找到更多场景示例,比如如何定制 browser-use 的 Tools、配合 PythonREPLTool 扩展执行 Python 脚本等。
Browser-use是一个旨在将 AI “智能体”(Agents)与真实浏览器进行交互的 Python 库,可以轻松实现浏览器自动化。在配合 LLM(如GPT 系列)使用时,浏览器-use 能够让你的智能体发起对网页的访问、操作页面元素、收集信息、执行脚本等,从而扩展 AI 应用的落地场景。
API_KEY=sk-xxxx ANTHROPIC_API_KEY=xxxxxx如果你还需使用其他模型（如 Cohere、HuggingFace Hub），...
从Hugging Face:使用huggingface-cli(通过pip install huggingface_hub安装): huggingface-cli download repo_id path/to/model.gguf --local-dir /path/on/server/models --local-dir-use-symlinks False # 替换 repo_id, 模型文件名, 和 /path/on/server/models ...
Includes functionality for model saving, loading, and direct publishing to HuggingFace, along with a built-in inference server for deployment. Felafax –Focuses on efficient continued training and fine-tuning of open-source LLMs using XLA runtime, with particular emphasis on TPU optimization. ...