HuggingFace下载模型默认保存在~/.cache/huggingface下面怎么修改这个路径？AutoModel.from_pretrained(‘bert-base-chinese‘, ca

最新推荐文章于 2025-08-01 17:25:01 发布
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该文介绍如何利用AutoModel函数从预训练模型库中加载bert-base-chinese模型，并指定缓存目录为当前目录(./)，以便于后续的自然语言处理任务。
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AutoModel.from_pretrained(‘bert-base-chinese’, cache_dir=‘./’)

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huggingface下载提示huggingface_hub.errors.EntryNotFoundError,,,如何解决？
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🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
【HuggingFace】模型下载至本地访问
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【为什么推荐本地部署？】 1️⃣ 零依赖网络和外部服务，更可靠稳定； 2️⃣ 无调用次数限制，更适合高频或批量推理； 3️⃣ 避免长期 API 费用，节省成本； 4️⃣ 保护用户隐私和数据安全； 5️⃣ 可自定义、深度优化； 6️⃣ 加载一次即可复用，低延迟高性能； 7️⃣ 离线可用（重要！）
修改 huggingface transformers 默认模型保存路径
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修改 huggingface transformers 的默认模型保存位置
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export HF_HOME="目标地址"Huggingface 默认下载位置更改。
huggingface下载模型总是下载到~/.cache/huggingface的问题解决
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03-16 3411
其实是软链接，这样做的好处是为了统一管理，即第一次过后假设自己忘记过下载这个文件，再次运行下载命令即可直接获取这个完整的文件，不必从头下载。但这样做的缺陷是如果/home路径所在的磁盘空间紧张，很容易导致磁盘空间爆了，网络上的解决方法是在命令中设置参数。,经过实测，这个参数可以更改下载的临时路径，问题得到解决。，但实测下来这个参数没有任何效果，估计版本升级的原因。为了统一存储管理，默认将文件的下载地址设置在了。在最新版本的help中我找到了这个参数。
【经验分享】huggingface模型加载过程下载到cache文件目录具体是怎么组织的？以及都会有什么文件目录，每个文件目录是什么？huggingface离线使用数据集、metric、模型文件的操作
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【运维】HuggingFace缓存目录结构详解
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内容寻址存储：通过哈希值确保文件完整性版本管理：支持多个版本的模型共存空间优化：通过符号链接和去重节省存储空间并发控制：通过锁文件防止下载冲突断点续传：支持大文件的断点续传理解这个目录结构，不仅能帮助你更好地管理模型文件，还能在遇到问题时快速定位和解决问题。无论是开发环境还是生产环境，掌握这些知识都能让你更加高效地使用HuggingFace生态系统。本文基于HuggingFace Transformers库的实际使用经验编写，如有疑问或建议，欢迎在评论区讨论。
不会修改HuggingFace模型下载默认缓存路径？一篇教会你!
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DaVenci的博客
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草履虫都能看懂的HuggingFace的Transformers库模型缓存路径修改教程。
HuggingFace/ModelScope修改默认下载位置
fengjay01的博客
07-27 3466
通过HuggingFace下载的模型/数据默认存储在位置下，通过ModelScope下载的模型/数据默认存储在位置下。我们可以通过添加环境变量修改默认存储位置。
Bert模型之unable to parse config.json as a URL or as a local path错误解决方案
rothschild666的博客
05-04 4469
在jupyter notebook中运行下面代码出现问题，报ValueError: unable to parse F:/modelfile/Bert/bert-base-uncased/config.json as a URL or as a local path错误，注意：下面代码中的文件路径根据自己下载解压的文件路径对应更改。
Traceback (most recent call last): File "D:\python-learing\cn_sentiment_an-main\cn_sentiment.py", line 41, in <module> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') File "C:\Users\Administrator.DESKTOP-1PIGI74\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\transformers\models\auto\tokenization_auto.py", line 877, in from_pretrained config = AutoConfig.from_pretrained( File "C:\Users\Administrator.DESKTOP-1PIGI74\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\transformers\models\auto\configuration_auto.py", line 1017, in from_pretrained config_dict, unused_kwargs = PretrainedConfig.get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "C:\Users\Administrator.DESKTOP-1PIGI74\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 574, in get_config_dict config_dict, kwargs = cls._get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "C:\Users\Administrator.DESKTOP-1PIGI74\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 633, in _get_config_dict resolved_config_file = cached_file( File "C:\Users\Administrator.DESKTOP-1PIGI74\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 446, in cached_file raise EnvironmentError( OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like bert-base-chinese is not the path to a directory containing a file named config.json. Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'.
05-23
为了确保能够正常加载预训练模型 `bert-base-chinese`，可以在代码中设置环境变量或通过 Python 脚本指定 Hugging Face 的中国区镜像地址[^1]： ```python import os from transformers import BertTokenizer, ...
PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'C:\\Users\\48593/.cache\\huggingface\\hub\\models--bert-base-chinese\\refs\\main' Set the environment variable HYDRA_FULL_ERROR=1 for a complete stack trace.
07-15
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased", cache_dir="/path/to/custom/cache") ``` 确保 `/path/to/custom/cache` 是当前用户具有读写权限的目录[^1]。 ### 用户权限限制 如果当前用户没有对特定...
【torch\huggingface默认下载路径修改】.cache/torch/ 或 .cache/huggingface
热爱生活、热爱技术、热爱记录~
04-25 700
服务器的硬盘空间是有限的，系统上的固态硬盘空间又比较小，在跑深度学习模型的时候经常有默认下载权重的操作，不管是torch或者huggingface，如果不加管理，所有的权重都放在里面，迟早会爆，在大模型盛行的今天，huggingface每一次的权重都是几个g的大小，系统盘根本撑不住，所以肯定需要修改默认下载位置。
下载huggingface中数据集/模型(保存到本地指定路径)
MK422的博客
03-30 3万+
1.若需要将数据集/模型放在指定路径，需要指定"cache-dir"参数，而不是“local-dir”2.直接从huggingface中下载对应的模型和数据集，需要外网。因此可以使用国内镜像“HF-Mirror - Huggingface 镜像站。
怎么查看和删除 Hugging Face 下载的模型，并修改保存路径
Hoper-J的博客
09-27 1万+
你一定会在未来的某个时刻有这个需求，因为实在是太占空间了，如果你热衷于试验不同的模型，或许一个星期之后你就会发现自己的磁盘开始报警。
Windows 如何更改 Hugging Face 模型下载缓存位置？
love530love的博客
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如何更改 Hugging Face 模型下载缓存位置？只需设置一个环境变量（Windows）
Hugging Face 的模型文件默认缓存目录
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可以使用百度的 PaddleNLP 替代 Hugging Face 的嵌入模型，并实现基于 Ollama 的 RAG 系统。
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【代码】【huggingface模型】huggingface模型的默认下载/加载位置。
huggingface更改数据集、模型缓存目录
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若配置完环境，发现并没有生效，基本解决思路: 重新打开命名窗口、应用。默认情况下，下载的数据集缓存到。若还不生效：那就 重启电脑！您可以通过设置HF_HOME。到此默认缓存目录切换成功。来自定义缓存的文件夹。，而下载的模型缓存到。
huggingface 在Linux上默认的下载文件路径是？如何更改？
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08-22
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased", cache_dir="/your/custom/path") ``` 上述代码会将模型下载或加载至 `/your/custom/path` 路径下。此方式适用于单次加载模型时指定路径[^4]。 #### 设置...
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