怎么从huggingface上打包下载模型
时间: 2023-11-06 13:05:03 浏览: 68
从Hugging Face上打包下载模型可以按照以下步骤进行操作。首先使用git clone命令来下载目标模型,例如要下载bert-base-uncased模型,可以使用以下命令:
```
git clone https://huggingface.co/bert-base-uncased
```
接下来,将模型映射到容器内,但还没有注册到TorchServe。为了注册模型,需要使用以下两个命令:
```
curl -X POST "http://localhost:18081/models?url=gpt2.mar"
curl -X PUT "http://localhost:18081/models/gpt2?min_worker=1"
```
这样就完成了模型的注册过程。最后,需要使用torch-model-archiver来将模型文件和处理文件打包成Torch模型存档文件(.mar文件)。具体的命令如下:
```
torch-model-archiver --model-name gpt2 --version 1.0 --serialized-file saved_model/pytorch_model.bin --handler ./torchserve_handler.py --extra-files "saved_model/config.json"
mkdir model_store && mv gpt2.mar model_store
```
通过这些步骤,你就可以从Hugging Face上打包下载模型了。
相关问题
从huggingface上下载模型
您可以按照以下步骤从Hugging Face官网下载模型:
1. 打开Hugging Face官网:https://huggingface.co/ 。
2. 如果您想下载数据集,同样的操作方法,请点击"Datasets"。
3. 进入"Models"页面,您可以在搜索框中输入您想要下载的模型名称。例如,如果您想下载bert-base-cased模型,您可以在搜索框中输入"bert-base-cased" 。
4. 浏览搜索结果,找到您想要下载的模型。点击该模型以查看更多详细信息。
5. 在模型页面上,您可以找到有关该模型的详细描述、用例和示例代码。
6. 要下载该模型,您可以在页面上找到下载按钮或复制相应的下载链接来获取模型文件。
请注意,具体的操作步骤可能会因为Hugging Face官网的更新而有所变化,所以建议您在下载模型时参考官方文档或最新的网站指南。
怎么从huggingface上下载模型
从huggingface上下载模型有两种方式。第一种是通过脚本的方式进行下载,你可以使用以下代码:
```
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model_name")
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("model_name")
```
其中"model_name"是你需要下载的模型名称,比如"bert-base-chinese"。这种方式需要安装transformers库并导入相应的模型和分词器。
第二种方式是使用git lfs进行下载。首先,确保你已经安装了git lfs工具。然后运行以下命令:
```
git clone https://huggingface.co/username/model_name
```
其中"username"是huggingface账户的用户名,"model_name"是你需要下载的模型名称。比如,如果你想下载"bert-base-uncased"模型,可以运行以下命令:
```
git clone https://huggingface.co/bert-base-uncased
```
这样就可以将模型文件下载到本地。
请注意,使用第二种方式下载模型需要先安装git lfs并进行相应的配置。详细的安装和配置步骤可以参考huggingface的官方文档。
希望能帮到你!