怎么从huggingface上打包下载模型

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

我要怎么下载预训练的大语言模型

下载预训练的大语言模型通常需要你找到相应的模型仓库或平台，很多大模型都是开源的，例如Hugging Face的Transformers库提供了大量的预训练模型，像BERT、GPT系列等。以下是下载步骤：

1. 注册账号：首先，访问Hugging Face的官网(https://huggingface.co/)，如果你还没有账户，需要创建一个。

2. 寻找模型：在网站上搜索你需要的模型名称（例如“gpt2”或“bert-base-uncased”），通常会有一个模型卡片展示详细信息。

3. 获取模型URL：在模型卡片页面上，找到“Clone”或“Download”按钮，点击后会得到模型的库地址（如Git仓库地址）。

4. 使用命令行安装：使用命令行工具（如Git或pip），根据提供的URL下载模型。如果是Git URL，运行`git clone [URL]`；如果是pip安装包，运行`pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git` 或者`pip install transformers`（如果模型已经打包）。

5. 导入并使用：安装完成后，在Python代码中导入对应的模型，比如`from transformers import GPT2Model`，然后根据文档说明加载和使用预训练模型。

版本兼容性：有时不同版本的库可能需要不同的tokenizer文件名或加载方式，确保使用的tokenizer版本与模型适配。 这个具体怎么做

版本兼容性确实是一个需要注意的问题，特别是当你使用像Hugging Face Transformers这样的开源库时，因为它们会不断更新。对于BertTokenizer，确保与模型匹配的版本至关重要，原因有两点：

1. **Tokenizer 文件名**：早期版本的BERT Tokenizer可能使用不同的命名约定，例如`vocab.txt`可能在某些旧版本中名为`vocab_bpe.txt`。你需要确认下载或打包的tokenizer是否包含了正确的文件，或者查看文档中的说明。

2. **API 变更**：新版本的tokenizer可能会引入新的API接口，比如加载词典的方式可能有所变化。例如，早期版本可能是直接传入文件路径，而新版本可能需要先创建一个Tokenizer对象再指定文件路径。

- 如果你在使用Hugging Face的库，可以这样做：

  from transformers import BertTokenizer
  # 首先下载适合当前库版本的tokenizer
  tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('chinese_wwm_pytorch', do_lower_case=True)
  # 然后加载词典，注意这里的tokenizer对象是关键，不是路径
  tokenizer.add_special_tokens({'additional_special_tokens': ['<pad>', '<unk>', '<mask>']})  # 添加特殊字符
  vocab_path = 'chinese_wwm_pytorch/vocab.txt'
  tokenizer.vocab_file = vocab_path  # 如果有版本变动，可能需要这么设置

- 更新到最新的transformers库版本，可以在官方文档（https://huggingface.co/transformers/installation.html#quickstart）查找相应库版本下的tokenizer加载方法。

确保你的tokenizer与模型版本匹配，这样在编码和解码过程中才能顺利工作。