huggingface模型下载

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：

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

huggingface 模型下载

Hugging Face是一家知名的人工智能研究和开发公司，他们开发了Transformers库，其中包含了大量的预训练模型，如BERT、GPT-2、RoBERTa等，这些模型可以用于自然语言处理任务，如文本分类、问答、生成等。

如果你想要从Hugging Face的Model Hub（模型仓库）下载模型，你可以按照以下步骤操作：

1. **安装Hugging Face Transformers库**：首先确保你已经安装了Python和pip，然后使用命令行运行`pip install transformers`。

2. **访问Model Hub**：访问Hugging Face的官方网站 https://huggingface.co/models ，这里列出了大量的可选模型。

3. **选择模型**：找到你需要的模型，比如选择“bert-base-uncased”这样的经典模型，或者根据你的项目需求选择特定领域的模型。

4. **下载模型**：点击模型名称旁边的操作符（通常是三个点），选择“Clone”或“Download”，会提供几种下载选项，包括本地下载zip文件、下载代码导入或使用Hugging Face的`from_pretrained()`函数加载模型。

5. **加载模型**：在你的代码中，使用`transformers.load_model_from_pretrained('path/to/downloaded/model')`，替换`path/to/downloaded/model`为你的模型文件位置。

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。