Hugging Face hf_transfer 项目教程

Hugging Face hf_transfer 项目教程

hf_transfer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hf/hf_transfer

项目介绍

hf_transfer 是一个由 Hugging Face 开发的 Rust 库，旨在加速与 Hugging Face Hub 的文件传输。这个工具主要针对高带宽网络环境，可以帮助用户在 Python 无法充分利用带宽的情况下，实现更快的文件下载速度。hf_transfer 是一个高级用户工具，不包含进度条，主要以“即用即走”的方式提供服务。

项目快速启动

安装

要使用 hf_transfer，首先需要安装 huggingface_hub 库，并指定 hf_transfer 扩展：

pip install huggingface_hub[hf_transfer]

环境设置

设置环境变量以启用 hf_transfer：

export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1

下载文件示例

以下是一个使用 hf_transfer 下载文件的示例：

from huggingface_hub import hf_hub_download

# 下载模型配置文件
file_path = hf_hub_download(repo_id="lysandre/arxiv-nlp", filename="config.json")
print(f"文件已下载到: {file_path}")

应用案例和最佳实践

加速大型模型下载

在需要下载大型模型文件时，hf_transfer 可以显著提高下载速度。例如，下载 GPT-2 模型：

from huggingface_hub import snapshot_download

# 下载整个 GPT-2 模型仓库
repo_path = snapshot_download(repo_id="gpt2")
print(f"模型仓库已下载到: {repo_path}")

并发下载

hf_transfer 支持并发下载，可以进一步加快文件获取速度。这在需要同时下载多个文件时尤为有用。

典型生态项目

Hugging Face Transformers

hf_transfer 与 Hugging Face 的 transformers 库结合使用，可以加速模型和数据集的下载，提升模型训练和推理的效率。

Datasets 库

在处理大型数据集时，hf_transfer 可以帮助快速下载和缓存数据集文件，优化数据处理流程。

通过以上步骤和示例，您可以快速上手并有效利用 hf_transfer 加速文件传输，特别是在高带宽网络环境下。

hf_transfer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hf/hf_transfer