怎么清楚hugging face原来的缓存

清除hugging face原来的缓存可以通过以下步骤进行。

步骤一：打开终端或命令提示符。

步骤二：定位到hugging face缓存所在的目录。hugging face缓存通常被保存在用户目录下的.huggingface文件夹中。可以使用以下命令打开.huggingface文件夹的位置：

cd ~/.huggingface

步骤三：查看和删除缓存文件。在.huggingface目录中，可以通过以下命令列出所有缓存文件：

ls -la

缓存文件通常以transformers_开头的文件夹或文件命名。可以使用以下命令删除特定的缓存文件：

rm -r [缓存文件夹或文件名]

注意：删除缓存文件可能会导致相关应用程序无法正常工作，因此在执行此步骤前，请确保了解缓存文件的作用和影响。

步骤四：清除缓存。删除缓存文件后，还可以使用以下命令清除系统中的缓存：

cd
huggingface-cli cache purge

此命令将清除hugging face在本地计算机上的所有缓存。

通过以上步骤，可以清楚hugging face原来的缓存。需要注意的是，在删除缓存文件之前，请确保了解缓存文件及其影响，并在执行操作前做好备份。

相关问题

Hugging Face镜像

### 使用Hugging Face镜像站点加速访问和下载资源

为了更高效地获取来自Hugging Face的大规模预训练模型和其他资源，在网络状况不佳的情况下，利用国内设立的镜像站点是一种有效的方式[^1]。

#### 方法一：通过特定平台集成的解决方案
一些技术社区成员分享了如何借助已有的基础设施来简化这一过程。例如，某些云服务提供商可能已经集成了对Hugging Face的支持，允许用户直接调用API接口而无需手动处理文件传输细节[^2]。

#### 方法二：配置环境变量指向本地缓存或代理服务器
对于开发者而言，可以在开发环境中设置HTTP_PROXY和HTTPS_PROXY环境变量，使其指向一个位于中国大陆境内的代理服务器地址。这有助于绕过国际互联网连接中的潜在瓶颈并提高数据交换速度[^3]。

#### 方法三：直接使用公开维护的镜像链接
部分热心网友会定期更新并共享可用的Hugging Face镜像源列表。这类信息通常发布在各大编程论坛或是个人博客上。当查找最新的镜像网址时，请务必确认其安全性和合法性后再尝试访问。

export TRANSFORMERS_CACHE="/path/to/local/cache"
pip install transformers --upgrade --index-url=https://mirror.example.com/simple/

Hugging Face下载限速

### 提高Hugging Face模型或数据集下载速度的方法

#### 使用Git进行批量下载并配置代理加速
对于大量文件的下载需求，可以采用基于Git的方式来进行批量操作。这不仅能够一次性获取整个仓库的内容，还能通过设置合适的网络参数来提升传输效率[^1]。

git lfs install
git clone https://huggingface.co/path_to_model_or_dataset.git

为了进一步优化连接性能，在执行上述命令前应先完成Git代理配置：

git config --global http.proxy socks5://127.0.0.1:port_number
git config --global https.proxy socks5://127.0.0.1:port_number

这里的`port_number`需替换为实际使用的代理端口号。

#### 利用官方提供的CLI工具与镜像站点
除了传统的单个文件逐一下载外，还可以借助于专门设计用于简化此过程的命令行界面（CLI）。特别是当遇到特定地区访问受限或是希望获得更稳定的链接质量时，考虑使用由社区维护的支持国内用户的镜像服务会是一个不错的选择[^2]。

pip install huggingface_hub
huggingface-cli login
huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download model_name_or_dataset_name --local-dir local_directory_path

其中的关键在于选择合适的数据源以及合理规划存储路径；同时开启断点续传功能(`--resume-download`)可以在意外中断后继续未完成的任务而不必重头再来。

#### 设置环境变量以启用缓存机制
另外一种有效手段是在操作系统层面定义一些特殊的环境变量，从而激活某些内置的功能模块，比如HTTP(S)_PROXY, NO_PROXY等，这些都可以帮助改善整体体验。

export HTTP_PROXY=http://proxy_address:port
export HTTPS_PROXY=https://proxy_address:port
export NO_PROXY=localhost,127.0.0.1,.example.com

以上措施综合运用可显著加快从Hugging Face平台拉取资源的速度，并确保即使在网络状况不佳的情况下也能顺利完成任务。