huggingface下载模型至服务器

<think>嗯，用户想找Hugging Face模型的下载服务器地址或相关信息。首先，我需要回想一下Hugging Face的模型下载方式。记得官方主服务器是https://huggingface.co，但有时候用户可能因为网络问题无法直接访问。 然后，用户可能不知道镜像网站的存在，比如hf-mirror.com，这个镜像可以帮助加速下载。需要把原来的链接中的huggingface.co替换成hf-mirror.com，然后用wget或者浏览器下载。比如模型页面是https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat-Int4，替换后的下载链接就是https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen-VL-Chat-Int4。下载具体文件的时候，要进入文件页面复制真实的下载链接，避免下载到HTML文件。 另外，用户可能对编程方法更感兴趣，比如使用huggingface_hub库的snapshot_download函数，或者直接从本地加载模型。比如使用from_pretrained方法指定本地路径，这样可以避免每次下载。需要提醒用户正确设置local_dir参数，或者使用环境变量HF_HOME来指定缓存目录。 还有，用户可能遇到下载大文件的问题，比如需要断点续传或者多线程下载。这时候推荐用wget或专门的下载工具，或者huggingface_hub的snapshot_download设置参数。另外，下载大模型需要足够的存储空间，检查磁盘空间也是必要的。 总结下来，用户可能需要的不仅仅是服务器地址，还包括各种下载方法和可能遇到的问题的解决方案。要分点回答，结构清晰，确保用户能一步步操作。同时注意引用之前提供的参考资料里的方法，比如镜像网站和snapshot下载，这样回答更有依据。</think>关于Hugging Face模型下载服务器地址及下载方法，以下是关键信息总结： ### 一、官方服务器地址 1. **主服务器地址** Hugging Face官方模型仓库地址为： $$https://huggingface.co/[model\_id]$$ 例如Qwen-VL-Chat-Int4模型的页面地址是： `https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat-Int4` 2. **文件直链格式** 具体文件的下载地址格式为： $$https://huggingface.co/[model\_id]/resolve/[commit\_hash]/[filename]$$ 例如： `https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat-Int4/resolve/main/model.safetensors` ### 二、替代下载方法 #### 1. 镜像服务器加速 - **镜像地址替换规则** 将原地址中的`huggingface.co`替换为`hf-mirror.com`，例如： `https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen-VL-Chat-Int4`[^2] - **操作步骤** ```bash wget https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen-VL-Chat-Int4/resolve/main/model.safetensors ``` #### 2. 编程接口下载 - **使用`huggingface_hub`库** ```python from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download( repo_id="Qwen/Qwen-VL-Chat-Int4", local_dir="./models/Qwen-VL-Chat-Int4" ) ``` 此方法会自动解析模型文件地址并完成下载 #### 3. 本地加载已下载模型 ```python from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./models/Qwen-VL-Chat-Int4") ``` 通过指定本地路径跳过服务器下载[^1] ### 三、注意事项 1. **文件选择技巧** 避免直接复制页面链接，需进入具体文件页面获取真实下载地址，否则可能下载到无效的HTML文件 2. **存储路径配置** 可通过设置环境变量指定缓存目录： ```bash export HF_HOME=/path/to/custom_cache ```

### 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/") ```