huggingface模型下载
时间: 2023-09-04 20:09:26 浏览: 241
你可以使用Hugging Face的Transformers库来下载预训练模型。首先,安装Transformers库:
```
pip install transformers
```
然后,你可以使用以下代码下载预训练模型:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
# 指定模型名称或路径
model_name = "bert-base-uncased"
# 加载分词器和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
```
如果你没有指定模型的名称或路径,则会使用默认的预训练模型。另外,你还可以使用以下命令列出所有可用的预训练模型:
```
transformers-cli list
```
这将列出Transformers库中可用的所有预训练模型名称。
相关问题
服务器huggingface模型下载
服务器huggingface模型下载超时的问题可能是因为最大的模型下载超时。解决方案之一是手动下载并保存到对应位置。在Linux下,模型文件应该存放在~/.cache/huggingface/hub/models--dandelin--vilt-b32-finetuned-vqa/snapshots/d0a1f6ab88522427a7ae76ceb6e1e1e7b68a1d08下。其中,~/.cache/huggingface/hub/为固定路径,models--dandelin--vilt-b32-finetuned-vqa为模型文件夹,d0a1f6ab88522427a7ae76ceb6e1e1e7b68a1d08是最终放数据的地方。你可以在models--dandelin--vilt-b32-finetuned-vqa下新建snapshots文件夹,并把下载好的文件放进去,这样就可以正常使用了。
修改huggingface模型下载位置
要修改huggingface模型下载位置,可以按照以下步骤进行操作。
首先,我们需要找到huggingface模型的下载位置。默认情况下,huggingface模型会被下载到以下路径:`~/.cache/huggingface/`。可以通过运行以下命令来确认下载位置:
```
import os
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
cache_dir = tokenizer.cache_dir
print(cache_dir)
```
接下来,我们需要修改下载位置。可以通过修改`TRANSFORMERS_CACHE`环境变量来设置新的下载位置。假设我们想将新的下载位置设置为`/path/to/new/cache/`,可以按照以下步骤进行操作:
1. 打开终端。
2. 运行以下命令来添加新的环境变量:
```
export TRANSFORMERS_CACHE=/path/to/new/cache/
```
注意,这只会将环境变量设置为当前会话可见,如果想要永久修改环境变量,可以将该命令添加到`.bashrc`或`.bash_profile`文件中。
3. 接下来,在Python脚本中导入`transformers`库之前,将环境变量设置为新的下载位置。可以使用以下代码实现:
```python
import os
os.environ["TRANSFORMERS_CACHE"] = "/path/to/new/cache/"
```
完成以上步骤后,huggingface模型将会被下载到新的位置。
需要注意的是,如果指定的下载位置不存在,huggingface将会自动创建该文件夹。因此,在设置新的下载位置之前,确保所指定的路径是有效的。