huggingface下载到本地调用

你可以通过以下步骤将Hugging Face的预训练模型下载到本地并调用：
1. 首先，你需要安装Hugging Face库。你可以使用以下命令在终端中安装：

pip install transformers

2. 然后，你可以使用以下代码将预训练模型下载到本地文件夹：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")

3. 现在，你已经成功将预训练模型下载到本地并加载到了你的代码中。你可以使用这个模型来进行文本分类等任务。

相关问题

huggingface模型本地调用

### 调用Hugging Face模型于本地环境

为了在本地环境中调用由Hugging Face提供的预训练模型，安装`transformers`库是必要的。这可以通过Python包管理工具pip完成[^1]。

pip install transformers

一旦安装完毕，可以利用如下代码片段加载并使用特定的预训练模型以及对应的分词器：

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")

text = "I love programming."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

print(outputs.logits)

上述例子展示了如何下载名为`distilbert-uncased-finetuned-sst-2-english`的情感分析模型及其配套的分词器，并执行简单的预测操作[^2]。

对于那些希望离线工作的人士来说，在首次获取之后，这些资源会被缓存起来以便后续无需网络连接即可访问。如果想要确保完全不依赖互联网，则可以在初次拉取所需组件后将其保存到指定位置，并通过设置参数`cache_dir`来告知API从哪里读取文件而不是再次尝试在线检索[^3]。

huggingface下载模型到本地 mac

### 如何在 macOS 上从 Hugging Face 下载模型并保存到本地

为了在 macOS 上成功从 Hugging Face 平台下载模型至本地，可以采用 Python 编程环境配合 `huggingface_hub` 库来实现这一目标。具体方法如下：

#### 安装依赖库
首先需确保已安装必要的Python包，可以通过pip工具完成安装操作。

pip install huggingface-hub

#### 使用 `hf_hub_download` 函数下载模型
通过调用 `huggingface_hub` 提供的 `hf_hub_download` 方法指定要下载的仓库ID (`repo_id`) 和具体的文件名 (`filename`) ，以及自定义缓存目录(`cache_dir`) 来控制存储位置[^3]。

from huggingface_hub import hf_hub_download

# 设置参数
model_repo = "bigscience/T0_3B"
file_name = "config.json"
local_path = "./your/path/bigscience_t0"

# 执行下载
downloaded_file_path = hf_hub_download(
    repo_id=model_repo, 
    filename=file_name, 
    cache_dir=local_path
)

print(f"Model downloaded to {downloaded_file_path}")

对于 macOS 用户而言，默认情况下，Hugging Face 的模型会被放置于用户的隐藏文件夹 `.cache/huggingface/hub/` 中[^1]。如果希望改变默认路径，则可以在上述代码中的 `cache_dir` 参数处设置新的绝对或相对路径。

另外，在遇到网络连接问题时，比如端口443错误的情况下，可考虑使用专门设计用来优化 Hugging Face 资源加载速度和服务稳定性的辅助工具——HFD (Hugging Face Downloader)[^4]。