大模型实战入门（四）：4. 玩转Hugging Face/魔搭/魔乐平台（熟悉模型下载上传及应用上传）

系列文章目录

大模型实战入门（一）：1. Linux 前置基础（基本命令、SSH及端口映射）
大模型实战入门（二）：2. Python 前置基础（熟悉断点调试、依赖指定路径安装）
大模型实战入门（三）：3. Git 前置基础（熟悉常见 Git 命令及GitHub 平台）

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前言

目标：从0开始学习LLM
平台：InternStudio开发机
教程：书生大模型实战营

提示：以下是基于书生大模型实战营（第四期）——入门岛：玩转Hugging Face/魔搭/魔乐平台（熟悉模型下载上传及应用上传）的学习内容

一、Hugging Face简介

1. 什么是Hugging Face

Hugging Face 是一家专注于自然语言处理和机器学习的公司，以其开源的Transformers库而闻名该平台提供了丰富的预训练模型，支持多种语言任务，如文本生成、翻译和情感分析。HuggingFace 还致力于推动A!的民主化，鼓励开发者和研究人员共享和合作。

Hugging Face 最初专注于开发聊天机器人服务。尽管他们的聊天机器人项目并未取得预期的成功但他们在GitHub上开源的Transformers库却意外地在机器学习领域引起了巨大轰动。如今Hugging Face已经发展成为一个拥有超过1,000,000个模型和200,000+个数据集的平台，被誉为机器学习界的GitHub。

HF的Transformers库是HF最核心的项目，它可以：

• 直接使用预训练模型进行推理
• 提供了大量预训练模型可供使用
• 使用预训练模型进行迁移学习

2. 注册Hugging Face

进入HF的官网：官网地址

注册成功后便会进入首页

3. InternLM模型下载

点击 models ，进入模型下载界面，输入需要下载的模型

以“internlm2_5-1_8b”为例，输入后即可看见该模型详细信息

4. 使用GitHub CodeSpace

4.1 GitHub CodeSpace

GitHub Codespace 通过 GitHub 原生的完全配置、安全的云开发环境，可以更快地启动和写代码它提供了一系列模板，我们在跑机器学习深度学习相关的实验的时候，可以选择它的Jupyter NoteBook模板。

GitHub CodeSpace：访问地址

4.2 配置环境

选择它的Jupyter NoteBook模板

进入终端后，安装以下依赖，便于模型运行

# 安装transformers
pip install transformers==4.38
pip install sentencepiece==0.1.99
pip install einops==0.8.0
pip install protobuf==5.27.2
pip install accelerate==0.33.0

4.3 下载internlm2_5-7b-chat的配置文件

考虑到个人GitHub CodeSpace硬盘空间有限（32GB可用），而7B的模型相对较大，这里我们先演示如何下载模型文件夹的特定文件。 考虑到CodeSpace平台上默认的用户权限不是root权限，这里为方便演示直接在工作区创建文件，即 /workspaces/codespaces-jupyter 目录

以下载模型的配置文件为例，先新建一个hf_download_josn.py 文件

touch hf_download_josn.py

在这个文件中，粘贴以下代码:

import os
from huggingface_hub import hf_hub_download

# 指定模型标识符
repo_id = "internlm/internlm2_5-7b"

# 指定要下载的文件列表
files_to_download = [
    {
   
   "filename": "config.json"},
    {
   
   "filename": "model.safetensors.index.json"}
]

# 创建一个目录来存放下载的文件
local_dir = f"{
     
     repo_id.split('/')[1]}"
os.makedirs(local_dir, exist_ok=True)

# 遍历文件列表并下载每个文件
for file_info in files_to_download:
    file_path = hf_hub_download(
        repo_id=repo_id,
        filename=file_info["filename"],
        local_dir