huggingface下载llama2

要下载huggingface上的llama2模型，你需要经过官方的授权。你可以在hugging face的模型页面申请授权，并等待审核通过。审核通过后，你就可以下载模型了。你可以使用脚本的方式进行下载，这样可以更快速地进行下载，并且可以设置密码和代理。具体的实现方法可以参考以下示例代码:

from huggingface_hub import snapshot_download

repo_id = "meta-llama/Llama-2-7b-hf" # 模型在huggingface上的名称
local_dir = "/home/model_zoo/LLM/llama2/Llama-2-7b-hf/" # 本地模型存储的地址
local_dir_use_symlinks = False # 本地模型使用文件保存，而非blob形式保存
token = "XXX" # 在hugging face上生成的 access token

# 如果需要代理的话
proxies = {
    'http': 'XXXX',
    'https': 'XXXX',
}

snapshot_download(
    repo_id=repo_id,
    local_dir=local_dir,
    local_dir_use_symlinks=local_dir_use_symlinks,
    token=token,
    proxies=proxies
)

请确保将`repo_id`设置为llama2模型在huggingface上的名称，`local_dir`设置为你想要存储模型的本地目录，`token`设置为你在hugging face上生成的access token。如果需要代理，请将`proxies`设置为你的代理。

这样，你就可以使用以上代码来下载llama2模型了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [如何优雅地下载huggingface上模型，以llama2模型下载为例](https://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/131925099)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [LLM-LLaMA：手动模型转换与合并【Step 1: 将原版LLaMA模型转换为HF(HuggingFace)格式；Step 2: 合并LoRA...](https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/131387468)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]