huggingface 下载模型怎么显示进度
时间: 2023-10-12 11:05:21 浏览: 53
你可以使用`🤗 Transformers`库中的`transformers.utils.logging`模块中的`set_verbosity`函数来设置日志级别,以显示下载进度。你可以将日志级别设置为`INFO`,这样就可以在控制台上看到下载进度信息。
下面是一个使用示例:
```python
from transformers import set_verbosity
# 设置日志级别为 INFO
set_verbosity(1)
# 下载模型
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
```
这样,在下载模型的过程中,你将会看到显示下载进度的日志信息。
相关问题
huggingface下载模型
你可以使用Hugging Face的`transformers`库来下载模型。首先,安装该库:
```shell
pip install transformers
```
然后,你可以使用以下代码来下载模型:
```python
from transformers import AutoModel
model_name = "模型名称" # 替换为你想要下载的模型名称
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
```
请将`模型名称`替换为你想要下载的模型的名称,例如`bert-base-uncased`或`gpt2`等。这段代码将自动下载并加载所需的模型。如果模型已经下载过,它会直接加载已经存在的模型。
注意:这里只是下载了模型的权重文件,如果你还需要加载预训练的tokenizer,请参考相应的文档来下载并初始化合适的tokenizer。
如何从huggingface下载模型
从Hugging Face下载模型的步骤如下:
1. 首先,你需要安装Hugging Face transformers库。你可以通过在终端输入以下命令来安装它:
```
pip install transformers
```
2. 接下来,你需要在Hugging Face网站上找到你需要下载的模型。你可以在[https://huggingface.co/models](https://huggingface.co/models)上查找。
3. 找到模型之后,你需要复制其名称。例如,如果你想下载BERT-base模型,则名称为"bert-base-uncased"。
4. 然后,在Python代码中使用以下代码来下载模型:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
# 模型名称
model_name = "bert-base-uncased"
# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
```
这样,你就可以使用Hugging Face transformers库中的模型了。