HF-Mirror停用?别慌!免翻墙|OpenCSG帮你轻松下载模型!

最近,不少开发者发现HF-Mirror无法使用,导致模型下载受阻。面对这种情况,不少人开始寻找新的模型下载替代方案。OpenCSG,国内领先的大模型开源社区,以其最及时的模型更新、稳定高速的下载服务,以及多样化的下载方式,成为开发者告别模型荒的首选!

无论是直接下载、命令行工具、SDK API调用,还是通过Git或Hugging Face兼容接口,OpenCSG都能满足您的需求。以下我们整理了几种最简单的下载方式,助您快速 Get 到心仪的模型!

方法 1:官网直接下载

  1. 访问 OpenCSG 官网 ,搜索目标模型或数据集。
  2. 在详情页找到 “文件” 选项卡,点击 ↓ 按钮即可下载所需文件

适用场景: 临时下载单个模型或数据集文件,简单直观,上手无难度

方法 2:CSGHub CLI 命令行工具

OpenCSG提供了强大的命令行工具 csghub-cli ,让下载更高效! (建议使用python 3.10版本)

安装CLI工具(仅需一次)

pip install csghub-sdk

使用命令行下载模型(例如 csg-wukong-1B)

br

下载数据集(例如 chinese-fineweb-edu):

csghub-cli download OpenCSG/chinese-fineweb-edu -t dataset

适合场景:自动化脚本、批量下载,效率提升 N 个 Level!

方法 3:Python API 下载

在代码中直接调用模型或数据集?没问题! 使用 Python API,一切尽在掌控!

安装SDK(如果尚未安装)

pip install csghub-sdk

示例代码(模型下载)

from pycsghub.snapshot_download import snapshot_download

示例代码(数据集下载)

repo_id = "OpenCSG/chinese-fineweb-edu"

适合场景:Python开发者、集成到自动化任务。

方法 4:Hugging Face兼容模式

Hugging Face 用户看过来!OpenCSG 无缝兼容,切换零成本

只需修改环境变量

export HF_ENDPOINT=https://hub.opencsg.com/hf

然后,像使用 Hugging Face 一样加载模型:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

适用场景: Hugging Face 用户,快速迁移,丝滑体验!

方法 5:Git 下载 ️

在目标模型或数据集的详情页中,点击“下载模型”或“下载数据集”按钮。

找到 HTTPS 下载命令,复制 git clone 命令并在终端中执行。

适用场景: 大模型管理、团队协作,版本控制更安心!


为什么选择 OpenCSG?

高速稳定: CDN 加速,超高传输速度!支持断点续传,告别下载中断!

多种方式: 兼容 CLI、SDK、Git、Hugging Face 接口,满足不同需求!

易于使用: 无论是新手还是资深开发者,都能轻松上手 OpenCSG 的各种下载工具。

持续更新: OpenCSG 团队会持续更新模型资源,确保你始终能够获取到最新的 AI 技术。

免费使用: 开放模型下载权限,支持社区共享,拥抱开源!

HF-Mirror 停用了? 没关系!

立即体验 OpenCSG,享受更顺畅的模型管理体验!

### 设置环境变量 在 Windows 系统上使用 `hf-mirror.com` 下载 Hugging Face 模型时,需要设置环境变量 `HF_ENDPOINT`,以指向镜像地址 `https://hf-mirror.com`。可以通过以下命令在 PowerShell 中设置: ```powershell $env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com" ``` 为了长期使用,建议将这一行添加到 PowerShell 的配置文件中,以便每次启动时自动加载[^1]。 ### 方法一:网页下载 通过访问 `hf-mirror.com`,在网站上搜索所需模型,并进入模型主页的 **Files and Version** 页面,直接下载所需的模型文件。这种方式适合手动下载,不需要任何命令行操作,适合对命令行不熟悉的用户[^1]。 ### 方法二:使用 `huggingface-cli` `huggingface-cli` 是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,可以通过它直接下载模型或数据集。首先需要安装依赖: ```bash pip install -U huggingface_hub ``` #### 下载模型 使用以下命令下载模型,例如 `gpt2`: ```bash huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir gpt2 ``` #### 下载数据集 如果需要下载数据集,例如 `wikitext`,可以使用以下命令: ```bash huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download wikitext --local-dir wikitext ``` 可以添加 `--local-dir-use-symlinks False` 参数来禁用软链接,这样下载路径下的文件结构会更加直观,无需处理符号链接问题[^2]。 ### 方法三:使用 `hfd` 工具 `hfd` 是 `hf-mirror.com` 提供的专用下载工具,基于 `aria2`,能够提供更稳定和高速的下载体验。可以通过以下命令下载并赋予执行权限: ```bash wget https://hf-mirror.com/hfd/hfd.sh chmod a+x hfd.sh ``` 在使用前,同样需要设置环境变量 `HF_ENDPOINT` 为 `https://hf-mirror.com`。 ### 方法四:非侵入式使用 如果不想修改全局环境变量,可以在执行 Python 脚本时临时设置 `HF_ENDPOINT`: ```bash HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com python your_script.py ``` 这种方式适用于特定脚本的运行,不会影响其他程序[^4]。 ---
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