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

本地调用huggingface embeddings

Hugging Face Embeddings是基于Transformers库的预训练模型，提供了丰富的文本嵌入服务。如果你想在本地调用这些模型，你需要做以下几步：

1. **安装Hugging Face库**：首先确保你已经安装了`transformers`库，可以通过pip安装：

   pip install transformers

2. **下载模型**：从Hugging Face Hub上选择一个适合的模型（如BERT、GPT-2等），通常使用`AutoModel`或`AutoTokenizer`类加载预训练模型和分词器：

   from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

   model_name = "bert-base-uncased"
   model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

3. **加载模型到内存**：这将把模型的权重加载到你的Python会话中，以便本地使用：

   model.load_to_cpu()  # 如果你的系统内存不足，可以考虑将模型加载到CPU而非GPU

4. **输入处理**：对于新的文本数据，使用`tokenizer`进行编码：

   input_text = "Hello, world!"
   inputs = tokenizer(input_text, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

5. **计算嵌入**：将编码后的输入传递给模型，获取文本的嵌入向量：

   with torch.no_grad():
       outputs = model(**inputs)
       embeddings = outputs.last_hidden_state  # 获取第一个样本的嵌入

6. **使用嵌入**：最后你可以对这些嵌入执行进一步的分析或任务，比如相似度计算、聚类等。

huggingface加载本地模型?

huggingface加载本地模型有多种方法，下面是其中的两种方法：

1. 使用AutoModel和AutoTokenizer加载本地模型[^1]：

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model_path = "/path/to/your/model"  # 模型路径
tokenizer_path = "/path/to/your/tokenizer"  # 分词器路径

model = AutoModel.from_pretrained(model_path)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_path)

2. 使用HuggingFacePipeline调用本地模型：

from transformers import pipeline

model_path = "/path/to/your/model"  # 模型路径

nlp = pipeline("text-generation", model=model_path)

这些方法可以根据你的需求选择适合的方式来加载本地模型。