huggingface模型下载命令
时间: 2025-01-14 20:16:02 浏览: 127
### 使用命令行从Hugging Face下载模型
为了能够顺利地从Hugging Face下载模型,可以利用官方提供的`huggingface-cli`工具来完成这一操作。此工具不仅简化了下载流程,而且提供了稳定可靠的下载体验[^2]。
具体来说,在Windows命令行环境中执行下载任务前,需先确认已安装好必要的环境依赖项并配置好了`huggingface-cli`。之后,可通过如下所示的命令格式来进行模型下载:
```bash
huggingface-cli download model_name_or_path
```
这里`model_name_or_path`代表想要下载的具体模型名称或者是其在Hugging Face上的路径地址[^3]。
例如,如果要下载bert-base-uncased模型,则可以在命令提示符下输入下面这条指令:
```bash
huggingface-cli download bert-base-uncased
```
这将会自动处理后续的一切工作,包括但不限于验证网络连接、解析目标位置以及实际的数据传输过程等,最终将指定的大规模预训练语言模型保存到本地文件系统中去。
相关问题
windows下载huggingface模型命令
### 在 Windows 上使用命令行从 Hugging Face 下载模型
为了在 Windows 上通过命令行从 Hugging Face 下载模型,可以利用 `huggingface-cli` 工具来完成这一操作。安装完成后,只需执行特定的命令即可下载所需的预训练模型[^2]。
#### 安装 huggingface-cli
首先需要确保 Python 和 pip 已经安装完毕。接着可以在命令提示符或者 PowerShell 中输入如下命令以安装 CLI:
```bash
pip install huggingface_hub
```
#### 登录账号
如果打算下载私有模型,则需先登录到自己的 Hugging Face 账户。这一步骤对于公开模型不是必需的,但对于某些资源可能是必要的。可以通过下面这条命令来进行身份验证:
```bash
huggingface-cli login
```
此时会收到一个链接,按照指示操作并复制粘贴返回的 token 即可完成认证过程。
#### 使用命令下载模型
准备好之后就可以运行实际的下载命令了。假设要获取名为 `bert-base-uncased` 的 BERT 模型,那么完整的命令应该是这样的形式:
```bash
huggingface-cli download bert-base-uncased
```
此命令将会自动处理所有依赖项并将文件保存至默认缓存位置或指定的目标文件夹中[^3]。
#### 设置目标存储路径(可选)
如果有偏好存放的位置,比如想放在当前工作目录下的 models 文件夹里,可以这样做:
```bash
mkdir models
cd models
huggingface-cli download --cache-dir . bert-base-uncased
```
上述代码片段会在当前位置建立一个新的子文件夹 'models' 并切换过去;随后再次调用 `download` 方法时加上参数 `--cache-dir .` 来指明希望将数据放置在此处而不是其他地方。
huggingface模型下载
你可以使用Hugging Face的Transformers库来下载预训练模型。首先,安装Transformers库:
```
pip install transformers
```
然后,你可以使用以下代码下载预训练模型:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
# 指定模型名称或路径
model_name = "bert-base-uncased"
# 加载分词器和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
```
如果你没有指定模型的名称或路径,则会使用默认的预训练模型。另外,你还可以使用以下命令列出所有可用的预训练模型:
```
transformers-cli list
```
这将列出Transformers库中可用的所有预训练模型名称。
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