huggingface模型下载路径
时间: 2025-01-13 17:50:18 浏览: 350
### Hugging Face 模型下载路径
当从Hugging Face平台下载模型时,默认情况下,这些模型会被存储在`~/.cache/huggingface/hub`目录下[^1]。这意味着无论是在Linux、macOS还是Windows操作系统中,只要通过官方支持的方式下载模型,都会遵循这一默认保存位置。
对于希望自定义此路径的情况,可以通过设置环境变量`TRANSFORMERS_CACHE`来改变模型缓存的位置。例如,在Python脚本开始处加入如下代码片段:
```python
import os
os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] = '/path/to/custom/cache'
```
这样做之后,所有后续由Transformers库管理的模型下载都将被重定向到指定的新路径中去。
为了验证当前使用的实际下载路径,可以在加载模型之前打印出`transformers.file_utils.default_cache_path`属性值:
```python
from transformers import file_utils
print(file_utils.default_cache_path)
```
这段代码能够帮助确认最终生效的模型缓存地址是什么样的。
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huggingface模型下载 路径
### 如何指定 Hugging Face 模型下载路径
为了指定 Hugging Face 模型的下载路径,可以通过设置环境变量 `TRANSFORMERS_CACHE` 或者通过编程方式来实现。当使用特定路径加载预训练模型时,可以利用 `from_pretrained` 方法并提供自定义缓存目录。
#### 设置环境变量方法
在命令行中设定环境变量:
对于 Linux 和 macOS 用户,在终端执行如下命令:
```bash
export TRANSFORMERS_CACHE='/path/to/cache'
```
对于 Windows 用户,则可以在命令提示符下运行:
```cmd
setx TRANSFORMERS_CACHE "C:\path\to\cache"
```
此操作之后启动的新 Python 解释器将会读取该环境变量作为默认存储位置[^3]。
#### 编程方式配置
如果偏好于代码内部控制,那么可以直接传递参数给 `from_pretrained()` 函数:
```python
import os
from diffusers import DiffusionPipeline
model_path = "/custom/path/to/model"
if not os.path.exists(model_path):
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
"runwayml/stable-diffusion-v1-5",
cache_dir=model_path,
torch_dtype=torch.float16 # 如果需要fp16版本的话
)
else:
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_path, local_files_only=True)
```
上述例子展示了如何将模型保存到 `/custom/path/to/model` 文件夹内,并且指定了数据类型为半精度浮点数 (float16)。
huggingface模型下载路径修改
Hugging Face提供了一个方便的命令行工具,可以轻松地下载和管理各种预训练模型。如果你想修改模型的下载路径,可以使用以下命令:
```
export HF_HOME=/path/to/new/dir/
```
这个命令会设置一个名为HF_HOME的环境变量,指向你想要将模型下载到的新目录。如果你想永久设置这个环境变量,可以将它添加到你的bashrc文件中。
另外,如果你使用的是Python脚本而不是命令行工具下载模型,你可以在代码中使用以下语句来设置下载路径:
```python
from transformers import set_seed
set_seed(seed_value)
```
其中,seed_value是你想要设置的下载路径。
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