从huggingface仓库下载文件

以下是两种Hugging Face仓库下载文件的方法：

. 使用huggingface_hub库下载模型文件[^1]：

pip install huggingface_hub
 huggingface_hub import snapshot_download

# 指模型仓库id
repo_id = "bert-base-uncased"

# 下载模型文件
snapshot_download(repo_id=repo_id```

2.huggingface_hub库下载模型文件，并指定保存目录[^2：

pip install huggingface_hub
from huggingface_hub import snapshot_download

创建保存模型的录
save_dir = "/content/models/model_ckpt"

# 指定模型仓库id
repo_id = "bert-base-uncased"

# 下载模型文件到指定目录
snapshot_download(repo_id=repo_id, local_dir=save_dir, local_dir_use_symlinks=False)

相关问题

huggingface下载所有文件

### 从Hugging Face下载所有文件的方法

#### 使用Hugging Face Hub界面下载
可以直接访问目标模型页面，例如ProstT5的页面（URL = https://huggingface.co/Rostlab/prot_t5_xl_half_uniref50-enc/tree/main），点击界面上提供的图标来逐个下载所需文件[^1]。

#### 利用Git克隆仓库
对于希望一次性获取整个项目结构的情况，可以采用`git lfs clone`命令。这允许用户通过版本控制系统拉取完整的资源副本到本地环境中。

git lfs clone https://huggingface.co/Rostlab/prot_t5_xl_half_uniref50-enc

#### 借助Hugging Face客户端库批量处理
如果倾向于编程方式操作，则可以通过安装Transformers库并调用相应API实现自动化下载流程。下面给出一段简单的Python脚本用于加载特定模型及其配置至指定目录下：

from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer

model_name_or_path = "Rostlab/prot_t5_xl_half_uniref50-enc"
save_directory = "./local_model"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_name_or_path)

tokenizer.save_pretrained(save_directory)
model.save_pretrained(save_directory)

这段代码会将选定模型保存于名为`./local_model`的新建文件夹内[^2]。

#### 设置镜像加速下载速度
针对网络条件不佳或地理位置较远导致下载缓慢的情形，在Linux环境下可通过设定环境变量指向更快捷的服务端口来进行优化。具体做法是在终端执行如下指令：

export HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"
echo $HF_ENDPOINT

此方法仅适用于当前shell session期间；若需长久生效则应考虑修改`.bashrc`或其他启动脚本文件[^4]。

huggingface 下载单独文件

### 下载Hugging Face模型库中的单个文件

当需要从 Hugging Face 模型库下载单独的文件时，可以利用 `datasets` 或者 `transformers` 库提供的 API 来完成这一操作。具体来说，可以通过指定路径的方式仅获取所需的单一资源。

对于想要精确控制所要下载的内容的情况，推荐使用 Python 的 `requests` 库或者是命令行工具如 `wget` 或 `curl` 直接访问目标 URL 进行下载[^2]。然而更简便的方法是采用官方支持的方式——即借助于 `huggingface_hub` 库内的函数来处理这个问题：

from huggingface_hub import hf_hub_download

repo_id = "Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct"
filename = "config.json"

downloaded_file_path = hf_hub_download(
    repo_id=repo_id,
    filename=filename
)

print(f"The file has been downloaded to {downloaded_file_path}")

上述代码片段展示了如何通过调用 `hf_hub_download()` 函数并传入仓库 ID (`repo_id`) 和 文件名 (`filename`) 参数来实现只下载配置文件的目的。此方法不仅限于 JSON 配置文件；任何存储在给定模型仓库下的静态资源都可以按照这种方式被单独提取出来[^1]。

值得注意的是，在执行这些操作之前确保已经正确设置了认证信息以便能够顺利地读取私有仓库里的数据。如果遇到权限相关的问题，则可能是因为缺少有效的 OAuth token 设置所致[^3]。