huggingface 模型怎么下载到本地
时间: 2025-01-01 10:30:10 浏览: 348
### 下载 Hugging Face 模型至本地机器
为了将 Hugging Face 的模型下载到本地计算机上,可以利用 `transformers` 库中的功能来实现这一目标。具体来说,通过指定缓存目录参数,可以在首次加载时自动保存模型文件。
```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model_name = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
# 加载预训练模型并将其存储在特定路径下
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, cache_dir="./models/")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, cache_dir="./models/")
```
上述代码片段展示了如何设置自定义的缓存位置[^1]。当调用 `.from_pretrained()` 方法时传递 `cache_dir` 参数,该参数指定了用于存放已下载资源的目标文件夹。如果后续再次请求相同名称的模型,则会优先尝试从给定路径读取而不是重新联网获取。
对于更复杂的场景或批量操作,还可以考虑使用命令行工具如 Git LFS 或者直接访问 Hugging Face API 来管理大型二进制数据集和模型权重文件。
相关问题
huggingface模型下载到本地
要将huggingface模型下载到本地,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,安装huggingface_hub包。可以使用以下命令进行安装:
```
pip install huggingface_hub
```
2. 接下来,编写一个Python脚本来下载模型。可以使用`from huggingface_hub import hf_hub_download`函数来下载模型并保存到本地。示例代码如下:
```python
from huggingface_hub import hf_hub_download
model_name_or_path = "model_name_or_path" # 替换为希望下载的模型名称或路径
save_directory = "./my_model/" # 替换为希望保存模型的目录
hf_hub_download(model=model_name_or_path, save_dir=save_directory)
```
在上述示例代码中,将`model_name_or_path`替换为您希望下载的模型的名称或路径,将`save_directory`替换为您希望保存模型的目录。
3. 运行上述Python脚本,模型将被下载并保存到指定的目录中。下载完成后,可以使用`from_pretrained`方法来加载模型。示例代码如下:
```python
from transformers import AutoModel
model_path = "./my_model/" # 替换为模型保存的目录路径
model = AutoModel.from_pretrained(model_path)
```
在上述示例代码中,将`model_path`替换为您保存模型的目录路径。
通过上述步骤,您就可以将huggingface模型下载到本地并使用`from_pretrained`方法加载了。
huggingface模型下载到本地后怎么使用
### 使用已下载到本地的 Hugging Face 模型
为了使用已经下载到本地存储中的 Hugging Face 模型,可以遵循如下方法:
加载来自本地路径而不是远程仓库的预训练模型可以通过 `from_pretrained` 方法完成。此方法接受一个指向解压后的模型文件夹路径作为参数。下面是一个具体的 Python 代码实例来展示这一过程。
```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model_name_or_path = "/path/to/local/model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name_or_path)
text = "Example sentence to classify."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
```
在这个例子中,`/path/to/local/model` 应替换为实际保存有模型权重及相关配置文件的具体位置[^1]。
当处理特定任务如序列分类时,选择合适的类(例如这里使用的 `AutoModelForSequenceClassification`),这会自动识别并加载适合该任务的架构版本。
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