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!

### 如何从 hf-mirror 下载机器学习或深度学习模型 为了成功从 `hf-mirror` 下载机器学习或深度学习模型,可以按照以下方法操作: #### 方法概述 一种推荐的方法是从 `hf-mirror` 使用 Git LFS(Large File Storage)来管理大文件的存储和下载。此方法通过分步处理解决了可能的大文件下载失败问题[^3]。 #### 初始化环境 首先,在 Linux 或其他支持的操作系统上执行以下命令以初始化 Git LFS 环境: ```bash git lfs install ``` 这一步安装了必要的工具以便后续能够正确处理大型文件。 #### 克隆仓库并跳过初始大文件下载 接着,利用特定参数克隆目标仓库,同时暂时忽略大文件的实际内容加载: ```bash GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://hf-mirror.com/<your-model-repo> ``` 这里 `<your-model-repo>` 是具体的模型仓库地址。例如,如果要下载某个控制视频生成模型,则替换为实际路径如 `weifeng-chen/controlavideo-depth`。 #### 进入指定目录完成剩余部分拉取 进入到刚刚创建好的本地副本对应的子目录之后,运行如下指令获取之前被跳过的那些较大尺寸的数据文件: ```bash cd <directory-name> && git lfs pull ``` 其中 `<directory-name>` 应该替换成具体项目内的相关文件夹名称,比如前述例子中的 `dpt-hybrid-midas` 文件夹名。 另外,当上述流程遇到阻碍或者偏好更直接的方式时,也可以考虑采用简单的 HTTP 请求形式手动抓取所需资源链接并通过工具像 wget 实现单独传输: ```bash wget <direct-download-link> ``` 以上便是基于现有资料整理出来的关于怎样有效率地自 hf-mirror 获取预训练人工智能模型的一套解决方案说明文档。 ### 注意事项 对于初学者而言,建议仔细阅读官方文档以及社区分享的经验贴,确保每一步都严格按照指导来进行以发生错误配置等问题影响最终成果达成效率效果评估等方面表现不佳的情况出现。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值