怎么从huggingface下载模型
时间: 2023-10-13 08:07:49 浏览: 262
从huggingface官网下载模型有几种方式。一种方式是使用类似以下脚本的方式下载：
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("bert-base-uncased")
```
另一种方式是在huggingface官网的"Files and versions"中点击目标文件逐一下载。
如果你想要更方便的方式，可以使用git lfs来一行命令直接下载整个模型文件。首先确保你已经安装了git-lfs，并运行以下命令：
```
yum install git-lfs
git lfs install
```
然后，你可以使用以下命令下载目标模型，比如想要下载bert-base-uncased模型：
```
git clone https://huggingface.co/bert-base-uncased
```
你可以将下载结果与网页结果进行对比，并进行hash校验，以确保下载的模型文件是正确的。
如果你想要下载数据集，你可以按照同样的操作方法，在huggingface官网点击"Datasets"，然后在搜索框中输入你想要下载的数据集名称。
相关问题
从huggingface下载模型
### 下载Hugging Face上的预训练模型
为了从Hugging Face下载预训练模型，用户可以选择两种主要方式来获取这些资源。一种是从官方网站直接在线加载模型，另一种则是离线环境下的手动下载。
对于在线环境中，可以直接通过Python代码调用`transformers`库中的类方法完成模型的自动下载与缓存：
```python
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model_name = "bert-base-chinese"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
```
这段代码会根据指定的名字（如`bert-base-chinese`），自动连接到Hugging Face服务器并下载对应的预训练权重文件以及配置文件[^1]。
如果是在无法联网的情况下工作，则需要先访问[Hugging Face Models页面](https://huggingface.co/models)，挑选合适的模型版本进行下载。下载完成后解压至本地目录，在后续程序里就可以利用绝对路径或相对路径作为参数传递给`.from_pretrained()`函数实现加载操作[^3]。
例如，假设已经把模型放置到了名为`./local_model_directory/`的文件夹下，那么可以这样加载它：
```python
from transformers import T5Tokenizer, T5EncoderModel
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("./local_model_directory/")
model = T5EncoderModel.from_pretrained("./local_model_directory/")
```
如何从huggingface下载模型
从Hugging Face下载模型的步骤如下：
1. 首先，你需要安装Hugging Face transformers库。你可以通过在终端输入以下命令来安装它：
```
pip install transformers
```
2. 接下来，你需要在Hugging Face网站上找到你需要下载的模型。你可以在[https://huggingface.co/models](https://huggingface.co/models)上查找。
3. 找到模型之后，你需要复制其名称。例如，如果你想下载BERT-base模型，则名称为"bert-base-uncased"。
4. 然后，在Python代码中使用以下代码来下载模型：
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
# 模型名称
model_name = "bert-base-uncased"
# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
```
这样，你就可以使用Hugging Face transformers库中的模型了。
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6. **数据连接池的应用场景**：
- **Web应用**：在Web应用中，为了处理大量的用户请求，数据库连接池可以保证数据库连接的快速复用。
- **批处理应用**：在需要大量读写数据库的批处理作业中，连接池有助于提高整体作业的效率。
- **微服务架构**：在微服务架构中，每个服务可能都需要与数据库进行交互，通用连接池能够帮助简化服务的数据库连接管理。
7. **常见的通用数据连接池技术**：
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- **C3P0**：一个提供数据库连接池和控制工具的开源Java框架。
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基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
#### "全后台化管理，操作简单"
- **后台管理系统的功能**：后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务，如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好，操作简便，以适应不同技术水平的用户。
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- **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。
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### 标签知识点
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### 压缩包子文件名称列表知识点
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- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
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关键引用：
- 引用[1]：提到Transformer模型的计算时间复杂度主要由自注意力机制的O(n²·d)决定。
- 引用[2]：详细解释了注意力机制的计算复杂度，包括QK转置的复杂度为O(N²d)，内存需求为N² + Nd。
- 引用[3]：提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d)，并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。
- 引用[4]：涉及多头注意力的未来趋势，但没有直接给出计算方法。
用户的问题是计算多头注意力机制的时间