huggingface修改模型下载路径
时间: 2025-02-25 15:42:25 浏览: 305
### 如何配置Hugging Face Transformers库以改变模型保存位置
为了更改Hugging Face模型的默认下载路径,可以通过设置环境变量`TRANSFORMERS_CACHE`来实现这一点。这允许指定一个目录作为缓存文件夹,在其中存储所有下载的预训练权重和其他资源。
通过Python代码可以动态设定此环境变量:
```python
import os
os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] = '/path/to/new/cache/dir'
```
上述命令会告知Transformers库使用新的路径来保存或读取已下载的数据[^4]。
另外一种方法是在启动程序之前于操作系统的环境中定义该变量。对于Linux或macOS系统而言,可以在终端执行如下指令;而在Windows下则需利用对应的界面或者批处理脚本完成相同的操作。
当希望永久修改默认行为而不必每次都手动调整时,这种方法尤为有用。需要注意的是,一旦设置了这个环境变量,它不仅影响到当前项目中的transformers库调用,还会影响到同一环境下运行的所有其他依赖于huggingface/transformers的应用程序的行为[^1]。
相关问题
huggingface修改默认下载路径
### 更改 Hugging Face Transformers 默认存储位置的方法
在使用 Hugging Face 的 `transformers` 库时,默认情况下,模型文件会被缓存在用户的主目录下的特定子目录中。如果需要更改此默认路径,则可以通过设置环境变量或直接传递参数来实现。
#### 方法一:通过环境变量设置新的缓存路径
Hugging Face 提供了一个名为 `HF_HOME` 或者更具体的 `TRANSFORMERS_CACHE` 环境变量用于指定缓存的位置。当这些环境变量被定义时,它们会覆盖默认的缓存路径[^1]。
可以按照以下方式配置:
对于 Linux 和 macOS 用户,在终端运行命令:
```bash
export TRANSFORMERS_CACHE=/path/to/your/custom/cache/directory
```
对于 Windows 用户,在命令提示符下运行:
```cmd
set TRANSFORMERS_CACHE=C:\path\to\your\custom\cache\directory
```
完成上述操作后,任何后续调用都会自动将模型保存至新设定的路径。
#### 方法二:通过代码动态调整缓存路径
除了依赖于外部环境变量外,还可以直接在 Python 脚本内部临时改变缓存行为。这通常涉及创建一个新的实例并显式传入自定义路径作为参数之一。
下面是一个例子展示如何做到这一点:
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import os
os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] = '/path/to/new_cache_directory'
embeddings = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
```
这里利用了 `os` 模块中的方法重新设置了 `TRANSFORMERS_CACHE` 变量值。
#### 注意事项
无论采用哪种方式进行修改,请确保目标磁盘有足够的空间容纳所下载的大规模预训练模型,并且该路径具有读写权限以便程序能够正常访问和管理其中的数据文件。
huggingface模型下载路径修改
Hugging Face提供了一个方便的命令行工具,可以轻松地下载和管理各种预训练模型。如果你想修改模型的下载路径,可以使用以下命令:
```
export HF_HOME=/path/to/new/dir/
```
这个命令会设置一个名为HF_HOME的环境变量,指向你想要将模型下载到的新目录。如果你想永久设置这个环境变量,可以将它添加到你的bashrc文件中。
另外,如果你使用的是Python脚本而不是命令行工具下载模型,你可以在代码中使用以下语句来设置下载路径:
```python
from transformers import set_seed
set_seed(seed_value)
```
其中,seed_value是你想要设置的下载路径。
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