huggingface离线下载

Hugging Face的数据集通常是放在GitHub上的，所以在国内下载可能会有困难。为了解决这个问题，可以使用`load_dataset`函数来加载本地数据集。关于如何离线下载Hugging Face数据集，可以参考这篇文章：[链接](https://huggingface.co/docs/datasets/loading_datasets.html#offline-download)。

相关问题

huggingface离线下载timm

HuggingFace提供了一个名为timm的Python库，它是一个轻量级的图像模型库，用于进行图像分类、分割和检测等任务。要离线下载timm，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开终端或命令提示符。
2. 使用pip命令安装timm库：`pip install timm`。
3. 等待安装完成后，您就可以在您的代码中导入timm库并使用它了。

请注意，这个过程需要您的设备具有联网功能才能成功下载和安装timm库。

tranformers的huggingface离线加载，怎么设置参数

Hugging Face Transformers库提供了方便的模型加载功能，支持离线加载。如果你想要离线加载预训练模型，你需要做以下几个步骤：

1. **下载模型文件**: 首先，你需要从Hugging Face Model Hub上下载你需要的模型权重文件。这个文件通常是一个`.pt`或`.bin`格式的PyTorch模型。

   # 示例命令
   wget https://huggingface.co/<model_name>/resolve/main/model.bin

2. **初始化模型**: 使用`transformers`库的`AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained`函数加载模型，传入本地路径而不是URL。

   from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

   model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("/path/to/local/model.bin")
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/path/to/local/tokenizer.json", map_location="cpu")  # 如果有tokenizer的话

`map_location="cpu"`参数确保模型在内存中运行，而不是尝试加载GPU资源。

3. **配置参数**: 离线模式下，模型本身不会自动加载额外的参数，比如学习率、优化器等，你需要在程序中手动设置这些参数。例如，你可以创建一个`TrainingArguments`对象：

   from transformers import TrainingArguments

   training_args = TrainingArguments(
       output_dir='./results',          # 输出目录
       num_train_epochs=3,              # 总的训练轮数
       per_device_train_batch_size=8,  # 每个设备的训练批次大小
       per_device_eval_batch_size=16,  # 每个设备的评估批次大小
       warmup_steps=500,                # 温度上升步数
       weight_decay=0.01,               # 权重衰减
   )

4. **训练或使用模型**: 现在你可以使用这些参数来训练模型或者直接进行推理了。