下载hugging face模型文件
时间: 2025-01-10 12:51:13 浏览: 85
### 如何从Hugging Face下载模型文件
#### 使用官方客户端库自动下载
为了简化流程并确保兼容性，推荐使用Hugging Face提供的Python库`transformers`来获取预训练模型及其配套资源。安装此库之后，在脚本里指定所需模型名称即可实现自动化加载过程[^2]。
```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
```
这段代码不仅能够处理模型本身的下载工作，还会同步拉取必要的分词工具及相关配置文档，比如`config.json`, `vocab.txt`以及可能存在的额外组件如`special_tokens_map.json`等[^4]。
#### 手动下载方法
对于那些希望完全掌控下载细节或是遇到网络问题的情况，则可以选择手动方式：
访问[Hugging Face模型页面](https://huggingface.co/models)，定位至目标模型条目下（例如`bert-uncased`），点击进入详情页后可以看到一系列可供单独选取的文件链接。用户可以根据实际需求挑选特定版本或组成部分进行保存，并按照指示将其放置于本地缓存目录内（通常是`~/.cache/huggingface/transformers`）[^1]。
如果是在Linux环境下遭遇下载障碍，可以通过设定环境变量指向备用镜像站点的方法绕过原生源站限制。执行如下指令可更改默认请求地址为国内加速节点，从而提高成功率和速度[^5]:
```bash
export HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"
echo $HF_ENDPOINT # 验证设置是否成功应用
```
需要注意的是上述变更仅限于当前shell session期间有效；若要持久化修改则需进一步编辑`.bashrc`或其他初始化脚本文件。
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- **EULA.txt**：最终用户许可协议文本文件，通常说明了软件的版权和使用许可条件。
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