T5 模型下载到本地

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）模型是由Google在2020年推出的一种预训练语言模型，它基于Transformer架构，并且特别设计用于生成文本的任务，如问答、摘要、翻译等。如果你想要将T5模型下载到本地，通常有以下几个步骤：

1. **选择库**：首先，你需要使用支持加载预训练模型的Python库，比如`transformers`库，这是Hugging Face公司的官方推荐。

2. **安装依赖**：确保已经安装了`pip install transformers`。

3. **下载模型**：你可以从Hugging Face Model Hub上下载预训练的T5模型。例如，如果你想下载基础版的T5-11B模型，可以使用如下命令：

   from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
   model_name = "t5-small"  # 或者其他版本，如"T5-base", "t5-large"
   tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
   model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

4. **保存模型**：下载完成后，可以直接将模型及其tokenizer保存到本地目录，以便后续使用。使用`model.save_pretrained()`和`tokenizer.save_pretrained()`方法。

model.save_pretrained("path/to/save/model")
tokenizer.save_pretrained("path/to/save/tokenizer")