Ubuntu下载hf模型

<think>好的，我需要帮助用户在Ubuntu系统上下载Hugging Face的预训练模型。用户可能遇到了连接问题，或者对如何正确设置环境不太清楚。根据提供的引用内容，我需要整理出几种方法，并确保步骤清晰。 首先，引用[2]提到了手动下载和自动下载两种方式。手动下载的话，用户需要去Hugging Face官网找到模型页面，下载文件到本地，然后用from_pretrained方法指定本地路径。自动下载的话，默认路径是~/.cache/huggingface/，但用户可能需要修改缓存目录，如引用[5]所说，设置环境变量HF_HOME、XDG_CACHE_HOME和TRANSFORMERS_CACHE。这部分需要详细说明如何设置，比如通过终端临时设置或永久写入.bashrc文件。 然后，国内用户可能无法直接访问Hugging Face，所以引用[3]和[4]提到使用镜像网站。修改huggingface_hub库的constants.py文件，将默认的endpoint换成hf-mirror.com。另外，也可以通过设置环境变量HF_ENDPOINT来指定镜像地址。这种方法可能更方便，不需要修改库文件，尤其是在Docker环境中或者没有权限修改系统文件的情况下。 还有，引用[1]提到在Docker环境中集成Hugging Face模型，这可能是一个备选方案，但用户的问题主要是下载模型，所以可能不需要深入展开Docker的部分，但可以作为补充信息提到。 用户可能遇到的问题包括：下载速度慢、连接超时、缓存目录权限问题等。解决方案需要涵盖不同的情况，比如手动下载适合小模型或网络不稳定时，自动下载配合镜像适合大模型或需要频繁下载的情况。同时，修改缓存目录对于磁盘空间不足的情况很有帮助。 需要确保每一步的指令准确，比如修改constants.py的具体路径，如何找到huggingface_hub的位置（如使用pip show命令）。另外，提醒用户替换路径中的用户名和目录，以及运行source ~/.bashrc使环境变量生效。 最后，生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问，比如环境变量设置后仍然无法下载，如何确认镜像是否生效，或者Docker中使用模型的方法。这些问题可以帮助用户进一步解决问题。</think>以下是在Ubuntu系统中从Hugging Face下载预训练模型的详细方法，综合了手动下载、镜像加速和环境配置等技术： ### 方法一：自动下载（推荐） 1. **安装依赖库** ```bash pip install transformers huggingface_hub ``` 2. **配置镜像地址（针对国内网络）** - **临时环境变量设置**： ```bash export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com # 镜像加速[^3] ``` - **永久设置**：将以下内容添加到`~/.bashrc`文件末尾 ```bash export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com export HF_HOME=/your/custom/path # 可选：自定义缓存路径[^5] ``` 运行`source ~/.bashrc`使配置生效 3. **代码中加载模型** ```python from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased") ``` ### 方法二：手动下载 1. **官网下载文件** 访问Hugging Face模型页面（如https://huggingface.co/bert-base-uncased），手动下载以下文件： - config.json - pytorch_model.bin（或tf_model.h5） - tokenizer相关文件 2. **本地加载模型** ```python model = AutoModel.from_pretrained("/path/to/downloaded_folder") ``` ### 方法三：Docker环境集成 通过修改Dockerfile配置镜像地址和缓存路径： ```dockerfile FROM python:3.8 ENV HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com \ TRANSFORMERS_CACHE=/app/cache RUN pip install transformers COPY . /app ``` 此方法结合了镜像加速和自定义缓存路径，适合生产环境部署[^1] ### 常见问题排查 - **网络连接失败**：确认是否配置了镜像地址，可通过`curl https://hf-mirror.com`测试连通性[^4] - **缓存路径验证**： ```bash python -c "from huggingface_hub import whoami; print(whoami())" ``` 查看输出中的缓存路径是否生效[^5]