facebook/bart-large-cnn 下载在本地电脑使用

Facebook 的 BART-large-CNN 模型是一个预训练的大规模文本生成模型，通常用于自然语言处理任务如文本摘要、问答系统和机器翻译等。如果你想在本地计算机上使用这个模型，你需要先下载模型的权重文件（通常是`.pt`或`.tar.gz`格式），然后加载到适合的语言处理库中，比如 Hugging Face 的 `transformers` 库。

以下是大致步骤：

1. **安装必要的库**:
- 使用Python运行命令：`pip install transformers torch`

2. **下载模型**:
- 可能需要访问Hugging Face Model Hub (https://huggingface.co/facebook/bart-large-cnn)，找到对应的模型版本，复制其下载链接。
- 如果是命令行，可以使用以下命令下载 `.tar.gz` 或 `.zip` 文件：

     wget https://huggingface.co/facebook/bart-large-cnn/resolve/main/model.tar.gz

3. **解压并加载模型**:
- 解压缩文件：

     tar -xvf model.tar.gz

- 导入模型：

     from transformers import BartForConditionalGeneration
     model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained('facebook/bart-large-cnn')

4. **将模型保存到本地**:
- 如果你想长期保存模型，可以用`save_pretrained()`函数将其保存到特定目录：

     model.save_pretrained("path/to/local/save_directory")

5. **加载本地模型**:
- 当需要时，只需加载本地保存的模型：

     model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained("path/to/local/save_directory")