国内通过什么方法下载huggingface的模型

国内可以通过以下方法下载huggingface的模型：
1. 直接在huggingface官网下载，网址为https://huggingface.co/models
2. 使用pip安装transformers库，然后在代码中使用from_pretrained方法下载模型。例如：`from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification` `tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")` `model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese")`
3. 使用淘宝镜像或者其他第三方镜像源下载模型。例如：`pip install transformers -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/`

相关问题

服务器下载HuggingFace模型

### 下载HuggingFace预训练模型至服务器

为了在服务器上下载来自HuggingFace的预训练模型，有几种方法可供选择。一种方式是在网络环境允许的情况下直接通过API调用完成下载；另一种则是针对可能存在的断网情况提供了解决方案。

对于可以直接访问互联网的情况，可以通过Python脚本利用`transformers`库来获取所需的模型。这通常只需要几行简单的代码就可以实现：

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

当遇到网络连接不稳定或是被防火墙阻挡等问题时，则建议先手动从[Hugging Face](https://huggingface.co/models)网站下载所需模型文件[^3]。之后按照官方文档说明，在加载模型时指定本地路径作为参数传递给相应的类构造函数[^2]。

另外，考虑到国内用户可能会面临访问速度慢的问题，还可以考虑设置镜像源加速下载过程。具体操作如下所示：首先配置环境变量指向更快捷的服务地址，接着安装最新版本的`huggingface_hub`工具包以便支持新的功能特性，最后使用命令行客户端执行具体的下载任务[^4]。

export HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"
pip install -U huggingface_hub
huggingface-cli download xxxxx/xxxxx --local-dir bloom-560m

上述命令会将名为`xxxxx/xxxxx`的模型保存到当前目录下的`bloom-560m`文件夹内。需要注意的是这里的`xxxxx/xxxxx`应该替换为实际想要下载的具体模型ID。

huggingface模型下载太慢

你可以尝试以下方法来加快huggingface模型的下载速度：

1. 使用更快速的网络连接：确保你的网络连接稳定，并且具备较高的下载速度。连接到一个更快的网络可能会显著提高下载速度。

2. 使用代理服务器：使用代理服务器可以绕过一些网络限制或加速下载速度。你可以尝试使用一些免费或付费的代理服务器来加速下载。

3. 使用国内镜像站点：huggingface模型可能在国内访问速度较慢，你可以尝试使用国内的镜像站点来下载模型。例如，清华大学开源镜像站（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/）提供了huggingface模型的镜像下载。

4. 使用加速器：一些下载工具（如Axel、aria2等）支持多线程下载和断点续传功能，可以加快下载速度。你可以尝试使用这些工具来下载模型。

希望以上方法能帮助你加快huggingface模型的下载速度！如果还有其他问题，请随时提问。