linux在huggingface下载模型
时间: 2025-05-10 14:35:37 浏览: 29
### 如何在 Linux 系统中通过 Hugging Face 下载预训练模型
要在 Linux 环境下从 Hugging Face 下载预训练模型,可以按照以下方法操作:
#### 使用 `transformers` 库下载模型
可以通过安装 Python 的 `transformers` 库来实现自动化下载和加载模型的功能。以下是具体的操作方式。
1. **安装依赖库**
首先需要确保已安装 `transformers` 和其他必要的依赖项。如果尚未安装,可通过 pip 安装:
```bash
pip install transformers
```
2. **编写脚本下载模型**
编写一个简单的 Python 脚本来指定所需模型并自动完成下载过程。例如,以下代码用于下载中文 RoBERTa 模型(`hfl/chinese-roberta-wwm-ext`)[^1]:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext") # 加载分词器
model = AutoModel.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext") # 加载模型
```
运行此脚本时,Hugging Face 将会自动检测本地是否存在该模型;如果没有,则会从其在线存储库中下载模型文件至默认缓存目录。
3. **设置缓存路径(可选)**
如果希望更改模型保存的位置,可以在初始化前配置环境变量 `TRANSFORMERS_CACHE` 来修改默认缓存位置。例如:
```bash
export TRANSFORMERS_CACHE=/path/to/your/cache/directory
python download_model.py
```
4. **处理可能的错误**
在某些情况下可能会遇到网络连接问题或其他异常情况导致无法成功下载模型。此时可以根据提示调整代理设置或者手动下载模型文件[^3]。手动下载完成后需将其放置于正确的缓存目录结构内以便程序能够正常调用。
#### 手动下载模型
对于那些希望通过离线方式进行部署的应用场景来说,也可以选择直接访问 Hugging Face Model Hub 页面找到目标模型页面链接地址后点击进入详情页查看所有可用资源列表进而实施单独获取动作。之后再把它们复制粘贴到相应的工作区当中去即可满足需求。
---
### 注意事项
当尝试加载大型语言模型时,请注意硬件资源配置是否充足以及是否有足够的磁盘空间容纳这些庞大的数据集。另外还需要确认所使用的Python版本与对应框架之间的兼容性关系良好才能保障整个流程顺利完成无误。
---
阅读全文
相关推荐


















