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huggingface 保存大模型

时间: 2025-01-08 21:11:25 浏览: 181

### 如何在Hugging Face平台上保存大型模型为了有效地管理和存储大型语言模型，在Hugging Face平台上可以采用分片(sharding)技术来分割模型权重文件，从而降低单个文件大小并提高上传效率。具体操作如下： #### 使用`push_to_hub`方法保存模型通过Transformers库中的`Trainer`类或直接调用模型对象的`save_pretrained()`函数配合`push_to_hub=True`参数，能够便捷地将本地训练好的模型推送到Hugging Face Model Hub上。对于非常大的模型，建议先设置环境变量`TRANSFORMERS_OFFLINE=1`以防止意外下载预训练权重覆盖自定义版本；之后再利用`from_transformers import PushToHubCallback`创建回调实例，并将其加入到训练过程中定期自动推送更新[^1]。 ```python import os os.environ['TRANSFORMERS_OFFLINE'] = '1' from transformers import Trainer, AutoModelForCausalLM, PushToHubCallback model_name = "my-large-model" repo_url = "<your-repo-url>" callback = PushToHubCallback( output_dir="./outputs", repo_url=repo_url, commit_message="Add model weights", ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=eval_dataset, callbacks=[callback], ) ``` 当处理超大规模模型时，还可以指定`safetensors`格式代替默认的PyTorch `.bin`格式来进行序列化，因为前者具有更好的压缩率和加载速度性能优势[^4]。 ```python model.save_pretrained("./local_path", safe_serialization=True) ``` 此外，如果希望进一步减少磁盘占用空间，则可以在保存前应用量化(quantization)技术转换浮点数精度至较低水平（如INT8），但这可能会影响推理质量需谨慎评估测试效果后再决定是否采纳此方案。

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