HF- Mirror下载Llama3.1

原创 已于 2024-12-03 16:28:49 修改 · 734 阅读 · 1 ·
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#人工智能

于 2024-12-03 11:58:20 首次发布

一、在Hugging face官网申请权限

注意地区选择不要选中国！！！

失败经验：选中国区秒被REJECT

再来一次：重新用gmail注册了一个账号，这次选了新加坡，秒accept

如果账号被REJECT，只能重新注册新的账号申请，所以一定要选别的地区！！！

二、创建access token

选择Create new token，自己起一个名字，前面的部分可以不用勾选，Repositories permissions下拉框会出现已经获得授权的模型，选择这个就可以点击Create token

创建好token之后用HF- Mirror相关命令即可下载

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hf-mirror 使用
小田的笔记簿
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命令下载 搜索下载 gated model
llama-3.1下载部署
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点击 头像->setting->access token 创建token。详情页填写申请后等待审核。
hf-mirror （huggingface 的国内镜像）
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设置HF_ENDPOINT环境变量是关键步骤，Linux和Windows系统配置方式不同，但原理都是将默认域名替换为镜像站地址。网站无需安装任何环境，直接输入需求就能生成可运行的解决方案，对于需要频繁测试不同下载方式的开发者来说非常实用。特别是当遇到环境配置问题时，平台提供的干净环境能帮助快速定位问题原因。它支持多线程下载，能有效避免网络中断问题。访问镜像站后，搜索目标模型或数据集，在Files and Version页面即可下载所需文件。只需几次点击就能将验证好的方案部署上线，省去了繁琐的环境配置过程。
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hf-mirror.com是Huggingface的镜像网站，为用户提供了一个备用的访问通道，解决了无法访问huggingface.co的问题。通过hf-mirror.com，我们可以正常地下载所需的模型和数据集，享受Huggingface提供的强大功能。
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直接从huggingFace上下载模型需要挂梯子，消耗梯子的流量(博主之前是用huggingface直连下载的，下载过一个15g的模型，这次要下载一个80g左右的，流量不够)，而HF-mirror的网站域名。为什么要设置环境变量：因为我们使用的是hf的官方方法，这个方法会将你的下载路径导入到hf的官网上，我们把这里改掉，那么就可以让下载路径。为什么要设置环境变量：因为我们使用的是hf的官方方法，这个方法会将你的下载路径导入到hf的官网上，我们把这里改掉，那么就可以让下载路径。
hf-mirror下载llama-2
03-19
### 如何通过 hf-mirror 下载 Llama-2 模型 可以通过 `hf-mirror` 提供的服务来下载 Llama-2 模型及其相关资源。以下是具体实现方式： #### 使用 Python 脚本下载模型 为了确保模型能够被正确识别并存储在指定路径中，可以按照以下脚本操作[^2]。 ```python import os from huggingface_hub import snapshot_download # 设置 Hugging Face 的镜像站点为 hf-mirror os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com' # 定义目标模型仓库 ID 和保存位置 model_repo_id = "TheBloke/Llama-2-7B-GGML" file_pattern = ["llama-2-7b.ggmlv3.q4_0.bin"] # 开始下载第一个模型文件 snapshot_download(repo_id=model_repo_id, allow_patterns=file_pattern) # 如果需要额外的 tokenizer 或其他组件，可继续调用此函数 additional_model_repo_id = "hf-internal-testing/llama-tokenizer" snapshot_download(repo_id=additional_model_repo_id) ``` 上述代码片段设置了环境变量 `HF_ENDPOINT` 来指向 `hf-mirror` 并利用 `snapshot_download` 函数完成模型文件的下载工作。 #### 配置 HF_HOME 环境变量 为了避免因默认缓存目录不足而导致的磁盘空间耗尽问题，建议配置 `HF_HOME` 变量以更改模型存储的位置。 ```bash export HF_HOME=/path/to/custom/directory/hf_cache ``` 执行以上命令后，在运行 Python 脚本时会自动将模型文件存储至自定义路径 `/path/to/custom/directory/hf_cache` 中。 #### 利用 CLI 工具手动获取模型 如果更倾向于使用命令行工具，则可通过安装 `huggingface-cli` 实现相同功能[^3]。 1. **安装依赖** ```bash pip install huggingface-hub ``` 2. **登录账户** 登录到 Hugging Face 帐号以便访问受保护的内容。 ```bash huggingface-cli login --token YOUR_ACCESS_TOKEN ``` 3. **下载模型** 输入如下指令即可启动模型下载过程。 ```bash huggingface-cli download TheBloke/Llama-2-7B-GGML llama-2-7b.ggmlv3.q4_0.bin ``` 注意：当涉及私有或受限权限模型时，需提前创建个人令牌并通过参数传递给客户端程序[^4]。 --- #### 注意事项 尽管提供了多种途径用于加速和简化模型获取流程，但在实际应用过程中仍需要注意网络状况以及本地存储容量等因素的影响。此外，对于某些特定版本或者变体形式（如量化版），可能还需要进一步确认其兼容性和适用范围。
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