huggingface 的下载地址
时间: 2024-03-27 20:33:55 浏览: 13
Hugging Face是一个自然语言处理(NLP)模型和工具的开源社区,提供了丰富的预训练模型和相关工具。你可以在Hugging Face的官方网站上找到相关的下载地址和文档。
官方网站:https://huggingface.co/
在官方网站上,你可以找到各种预训练模型的下载地址,包括BERT、GPT、RoBERTa等等。你可以根据自己的需求选择相应的模型,并从对应的页面下载。
相关问题
linux中huggingface下载地址
您可以在huggingface的官方GitHub页面找到Hugging Face Transformers库的下载地址。以下是该库的地址:https://github.com/huggingface/transformers
您可以使用Git命令将该库克隆到本地,然后在您的Linux系统中使用。请确保您已经安装了Git,并且具备对该库进行操作的权限。
huggingface模型下载地址更改
如果你想修改huggingface模型的下载地址,可以使用以下方法:
1. 全局变量设置:使用以下代码可以将所有模型的下载地址更改为指定路径:
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased", cache_dir="/home/transformers/huggingface/model")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased", cache_dir="/home/transformers/huggingface/model")
2. 局部变量设置:如果你只想为某个模型设置对应的路径,可以使用以下代码:
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased", cache_dir="/home/transformers/huggingface/model")
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased", cache_dir="/home/transformers/huggingface/model")
3. 环境变量设置:你也可以通过设置环境变量来更改huggingface模型的下载地址。例如,使用以下代码可以将默认的缓存路径更改为指定路径:
import os
os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] = '/home/transformers/cache'