从huggingface仓库下载文件
时间: 2024-04-08 20:27:50 浏览: 59
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]:
```python
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:
```python
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模型下载 ggup文件
Hugging Face是一个提供自然语言处理(NLP)模型和工具的开源平台。你可以使用Hugging Face提供的库来下载和使用各种预训练的NLP模型,包括ggup文件。
ggup文件是Hugging Face用于存储和分享模型的一种文件格式。你可以通过以下步骤来下载ggup文件:
1. 首先,确保你已经安装了Hugging Face的transformers库。你可以使用以下命令来安装:
```
pip install transformers
```
2. 接下来,你可以使用transformers库中的`AutoModel.from_pretrained`方法来下载ggup文件。这个方法会自动从Hugging Face的模型仓库中下载模型并加载到内存中。例如,如果你想下载BERT模型,可以使用以下代码:
```python
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
```
在这个例子中,"bert-base-uncased"是BERT模型的名称,通过指定这个名称,`from_pretrained`方法会自动下载对应的ggup文件并加载模型。
3. 下载完成后,你就可以使用这个模型进行各种NLP任务了。
希望以上信息对你有帮助!如果你还有其他问题,请继续提问。
git 下载huggingface中的指定文件
要下载Huggingface中的指定文件,你可以使用Git LFS(Large File Storage)工具来实现。首先,需要确保你已经安装了Git LFS。你可以通过运行命令`git lfs install`来安装Git LFS。接下来,使用以下命令下载指定的文件:
```
git lfs clone https://huggingface.co/bigscience/bloom-7b1
```
这个命令会将指定文件下载到你的本地仓库。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [git lfs使用(huggingface下载大模型文件)](https://blog.csdn.net/flyingluohaipeng/article/details/130788293)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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