https://huggingface.co/ 怎么下载
时间: 2025-02-05 18:06:38 浏览: 48
### 下载 Hugging Face 资源的方法
为了从 Hugging Face 平台下载模型或数据集,可以利用命令行工具 `huggingface-cli` 或者通过 Python API 来实现。安装并升级 `huggingface_hub` 库之后,可以通过运行 `huggingface-cli login` 命令来登录账号[^2]。
对于模型和数据集的获取,有两种主要方式:
#### 使用命令行接口 (CLI)
可以直接在终端中输入相应的指令来进行操作。例如要拉取一个特定的数据集或者模型,则可以在命令行执行如下命令:
```bash
git lfs install
git clone https://huggingface.co/datasets/<dataset-name>
```
或是针对私有仓库中的资源,在克隆之前先完成身份验证过程后使用相同的方式指定想要访问的内容路径即可。
#### 利用Python脚本编程调用API
另一种更为灵活的做法就是借助于官方提供的 python SDK —— transformers 和 datasets 库。下面给出一段简单的例子展示怎样加载预训练好的BERT模型以及SQuAD问答任务对应的数据集合[^1]:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad')
text = "Replace me by any text you'd like."
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
start_positions = torch.tensor([1])
end_positions = torch.tensor([3])
outputs = model(**inputs, start_positions=start_positions, end_positions=end_positions)
loss = outputs.loss
start_scores = outputs.start_logits
end_scores = outputs.end_logits
```
此外,如果遇到网络速度较慢的情况,还可以考虑采用一些加速手段,比如设置代理服务器或者其他优化措施以提高下载效率。
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