huggingface下载模型审核

### 如何在服务器上下载 Hugging Face 模型 为了实现在服务器环境中顺利下载来自 Hugging Face 的模型，有几种方法可供选择。 对于希望简化安装过程的情况，推荐更新 `huggingface_hub` 到最新版本以便获得更好的性能和支持[^3]： ```bash pip install -U huggingface_hub ``` 当遇到由于网络原因导致的下载困难时，可以通过设定环境变量的方式切换到镜像站点来进行下载操作。这一步骤通过设置 `HF_ENDPOINT` 环境变量实现，在当前终端执行如下命令可完成配置[^4]: ```bash export HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com" ``` 验证此更改是否成功应用，可通过打印该环境变量确认: ```bash echo $HF_ENDPOINT ``` 值得注意的是，上述改变仅限于本次登录会话期间有效；如果需要永久生效，则需进一步编辑 shell 配置文件如 `.bashrc` 或者 `.zshrc` 文件加入以上导出语句。 一旦完成了这些准备工作之后，就可以按照常规方式利用 Transformers 库加载所需模型了。例如，针对特定类型的编码器模型，可以直接指定本地或远程仓库路径作为参数传入相应的类构造函数中[^2]。 ```python from transformers import T5Tokenizer, T5EncoderModel tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("/path/to/local/model/or/remote/repo") model = T5EncoderModel.from_pretrained("/path/to/local/model/or/remote/repo") ``` 对于某些特殊的大规模语言模型比如 LLaMA 系列，可能还需要额外申请访问权限才能正常获取资源。具体流程是在 Hugging Face 官网找到目标模型页面后提交请求等待审核批准[^1]。

要下载huggingface上的llama2模型，你需要经过官方的授权。你可以在hugging face的模型页面申请授权，并等待审核通过。审核通过后，你就可以下载模型了。你可以使用脚本的方式进行下载，这样可以更快速地进行下载，并且可以设置密码和代理。具体的实现方法可以参考以下示例代码: ```python from huggingface_hub import snapshot_download repo_id = "meta-llama/Llama-2-7b-hf" # 模型在huggingface上的名称 local_dir = "/home/model_zoo/LLM/llama2/Llama-2-7b-hf/" # 本地模型存储的地址 local_dir_use_symlinks = False # 本地模型使用文件保存，而非blob形式保存 token = "XXX" # 在hugging face上生成的 access token # 如果需要代理的话 proxies = { 'http': 'XXXX', 'https': 'XXXX', } snapshot_download( repo_id=repo_id, local_dir=local_dir, local_dir_use_symlinks=local_dir_use_symlinks, token=token, proxies=proxies ) ``` 请确保将`repo_id`设置为llama2模型在huggingface上的名称，`local_dir`设置为你想要存储模型的本地目录，`token`设置为你在hugging face上生成的access token。如果需要代理，请将`proxies`设置为你的代理。 这样，你就可以使用以上代码来下载llama2模型了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [如何优雅地下载huggingface上模型，以llama2模型下载为例](https://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/131925099)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [LLM-LLaMA：手动模型转换与合并【Step 1: 将原版LLaMA模型转换为HF(HuggingFace)格式；Step 2: 合并LoRA...](https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/131387468)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]