怎么用huggingface镜像站下载模型
时间: 2024-04-19 18:22:56 浏览: 411
Hugging Face是一个提供自然语言处理(NLP)模型和工具的开源平台。你可以使用Hugging Face镜像站来下载模型。以下是使用Hugging Face镜像站下载模型的步骤:
1. 首先,打开Hugging Face镜像站的网址:https://huggingface.co/models。
2. 在搜索框中输入你感兴趣的模型名称或者任务,比如"bert"或者"question-answering"。
3. 在搜索结果中选择你想要的模型,点击进入该模型的页面。
4. 在模型页面上,你可以找到模型的详细信息、示例代码和使用方法。
5. 如果你想要下载该模型,可以点击页面右上方的"Download"按钮。
6. 下载完成后,你可以将模型文件解压缩并在你的代码中使用。
相关问题
如何使用huggingface镜像下载bert模型
### 如何通过 Hugging Face 中国镜像下载 BERT 模型
#### 自动下载方式
可以通过指定模型 ID 的方式进行自动下载。Hugging Face 提供了一个简单的方法来加载预训练模型及其配置文件,而无需手动干预。例如,要下载 `bert-base-uncased` 模型,可以使用如下代码[^2]:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased", mirror="tuna")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased", mirror="tuna")
```
上述代码中参数 `mirror="tuna"` 表明使用清华大学开源软件镜像站作为加速源。
#### 手动下载方式
如果网络环境不允许直接调用 API 或者需要离线部署,则可以选择手动下载的方式。具体操作流程如下[^3][^4]:
1. **访问镜像网站**: 访问 Hugging Face 官方推荐的国内镜像站点之一 https://hf-mirror.com/ 并搜索目标模型名称 (如 `bert-base-uncased`)。
2. **获取模型文件**: 在对应页面点击进入后会看到多个 `.bin`, `.json`, 和其他相关资源文件。这些构成了完整的模型权重以及分词器等组件。
3. **本地存储路径设置**: 将所选文件全部下载至计算机上的固定目录下(比如 `/path/to/local/models/bert-base-uncased/`)。
4. **加载已存档版本**: 当完成所有必要部分传输之后,在 Python 环境里利用下面这段示范程序重新实例化对象:
```python
import os
from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM
local_model_path = "/path/to/local/models/bert-base-uncased/"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(local_model_path)
model = BertForMaskedLM.from_pretrained(local_model_path)
```
这里需要注意的是,当指定了本地路径时,框架不会再尝试联网请求远程服务器而是优先读取硬盘里的副本。
另外还有一种情况适用于批量处理大型数据集或者频繁切换不同架构的情况——编写 shell 脚本来辅助实现自动化抓取过程并加入重试机制提高成功率:
```bash
#!/bin/bash
RETRY=5
URL_BASE=https://hf-mirror.com/
MODEL_NAME=bert-base-uncased
for i in $(seq $RETRY); do
wget --tries=$i "${URL_BASE}${MODEL_NAME}/config.json"
if [ $? -eq 0 ]; then break; fi;
done;
if ! [[ -f config.json ]];then echo 'Failed to Download'; exit 1 ;fi
# Repeat similar logic for other files like pytorch_model.bin vocab.txt etc.
```
此脚本定义了最大五次失败后的再次尝试次数,并且每次都会检查前一次的结果状态码决定是否继续循环直至成功为止;最后再验证核心配置是否存在确认整个动作结束与否。
---
huggingface镜像站大模型怎么用
### 使用Hugging Face镜像站点上的大型模型
为了更高效地获取并利用预训练好的模型,可以借助Hugging Face提供的工具库`transformers`以及其中国内镜像站来加速下载过程。对于想要基于已有模型进行微调的情况来说,这无疑是一个便捷的选择[^1]。
#### 安装必要的Python包
首先需要安装`transformers`和`accelerate`这两个库,后者有助于简化分布式训练设置,在处理大规模数据集时特别有用:
```bash
pip install transformers accelerate
```
如果遇到网络连接问题无法顺利从PyPI源安装上述软件包,则建议切换至国内的镜像源如阿里云或清华大学开源软件镜像站尝试重新安装。
#### 加载预训练模型
接着通过指定参数的方式加载来自特定仓库地址的大规模预训练模型实例。这里假设要使用的模型托管在中国科学技术大学提供的Hugging Face镜像站点上:
```python
from transformers import AutoModelForImageGeneration, AutoTokenizer
model_name_or_path = "mirror://huggingface/diffusers-models/model-name"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForImageGeneration.from_pretrained(model_name_or_path)
```
注意这里的`model-name`应当替换为具体的目标模型名称;而前缀`mirror://huggingface/...`表示指向了对应的镜像资源位置。
#### 微调准备
完成以上步骤之后就可以着手准备自己的细调任务了。通常情况下还需要定义好相应的优化器(optimizer),学习率调度器(lr_scheduler_type)等超参配置项,并准备好适配的数据集用于后续迭代更新权重操作。
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