网络--HTTP/HTTPS

本文深入解析HTTP和HTTPS协议,涵盖请求与响应报文格式、Wireshark抓包分析技巧及HTTPS的安全流程,适合网络开发与安全领域专业人士阅读。

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HTTP

 

HTTPS

 

 

实际操作

参考文章:Http协议报文格式,包括请求头信息,响应吗列表,相应头信息

对于HTTPS协议,参考:[网络]从wireshark抓包看百度的https流程

Http报文格式(这两个图非常的好)

 

GET

用swagger获取,再用Wireshark转包,分析协议;

用WireShark抓包,如图:

客户端发送request包,如图:

服务器相应客户端的response包:

 

 

<think>我们正在讨论的是huggingface-cli命令的语法验证,特别是针对下载指定模型(latent-consistency/lcm-lora-sdxl)并指定本地目录和自定义端点的场景。 根据之前的上下文,用户可能遇到网络问题(尤其是在国内),因此需要指定自定义端点(如国内镜像站)。 命令基本结构: huggingface-cli download [OPTIONS] REPO_ID [REVISION] [PATHS]... 我们需要验证的命令是: huggingface-cli download latent-consistency/lcm-lora-sdxl --local-dir lcm_model [--endpoint <自定义端点>] 步骤: 1. 检查命令的各个部分是否符合huggingface-cli的文档。 2. 注意选项(OPTIONS)的位置和格式。 根据官方文档(https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/guides/download),我们可知: - `download` 命令用于下载仓库中的文件。 - 必选参数:`REPO_ID`(仓库标识,如`latent-consistency/lcm-lora-sdxl`) - 常用选项: - `--revision`:指定版本(分支、标签或提交哈希),默认为`main`。 - `--local-dir`:指定下载到本地的目录。 - `--local-dir-use-symlinks`:是否使用符号链接。 - `--cache-dir`:指定缓存目录。 - `--endpoint`:指定自定义端点(用于镜像或企业版)。 因此,命令: huggingface-cli download latent-consistency/lcm-lora-sdxl --local-dir lcm_model --endpoint https://www.wisemodel.cn 是符合语法的。 验证点: 1. `REPO_ID` 格式:用户名/仓库名,这里正确。 2. `--local-dir` 后面跟着一个目录名(可以是相对或绝对路径)。 3. `--endpoint` 后面跟着一个URL(注意:必须是合法的URL,且以http://或https://开头)。 注意:选项的顺序可以调整,但通常选项放在位置参数(REPO_ID)之后。 如果用户在国内,使用镜像站(如始智AI)可以加速下载,所以添加`--endpoint`是推荐的。 但是,请注意:如果用户没有安装最新版的`huggingface_hub`,可能不支持`--endpoint`选项。因此,建议先升级: pip install -U huggingface_hub 另外,如果用户遇到权限问题,可能需要添加`--token`选项(如果模型是私有的),但该模型是公开的,所以不需要。 完整命令示例: huggingface-cli download latent-consistency/lcm-lora-sdxl --local-dir ./lcm_model --endpoint https://www.wisemodel.cn 如果用户想指定版本(如特定分支或标签),可以添加`--revision`,例如: huggingface-cli download latent-consistency/lcm-lora-sdxl --revision main --local-dir ./lcm_model --endpoint https://www.wisemodel.cn 总结:命令语法正确。 同时,我们注意到用户之前可能遇到命令无法使用的情况,可能的原因包括: 1. 网络问题(使用镜像站解决) 2. 拼写错误(检查仓库ID和选项名称) 3. 版本过低(升级huggingface_hub) 因此,在回答中,我们除了验证语法,还要提醒用户这些可能的问题。 生成相关问题: 1. 如何解决使用huggingface-cli下载模型时的网络连接问题? 2. 如何升级huggingface_hub库? 3. 如何指定下载模型的特定版本?</think>### Hugging Face CLI 命令语法验证与执行指南 #### 1. **命令语法验证** 您提供的命令语法完全正确,符合 `huggingface-cli` 的官方规范: ```bash huggingface-cli download latent-consistency/lcm-lora-sdxl --local-dir lcm_model ``` - **参数解析**: - `download`:核心下载指令 - `latent-consistency/lcm-lora-sdxl`:模型 ID(格式:`<组织>/<模型名>`) - `--local-dir lcm_model`:指定本地存储目录 - **自定义端点扩展**(国内加速): ```bash --endpoint https://www.wisemodel.cn ``` #### 2. **完整命令示例** ```bash # 基础命令(国际网络) huggingface-cli download latent-consistency/lcm-lora-sdxl --local-dir lcm_model # 国内加速命令(添加镜像端点) huggingface-cli download latent-consistency/lcm-lora-sdxl \ --local-dir lcm_model \ --endpoint https://www.wisemodel.cn ``` #### 3. **常见错误排查 | 错误现象 | 解决方案 | |---------|----------| | `Command not found` | 安装/更新库:`pip install -U huggingface_hub` | | 网络超时 | 添加 `--endpoint https://www.wisemodel.cn` | | 权限错误 | 添加登录凭证:`huggingface-cli login` | | 存储空间不足 | 检查磁盘空间:`df -h` | #### 4. **技术验证(Python代码等效实现) ```python from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download( repo_id="latent-consistency/lcm-lora-sdxl", local_dir="lcm_model", endpoint="https://www.wisemodel.cn", # 国内镜像 resume_download=True # 支持断点续传 ) ``` #### 5. **模型验证(下载后) ```bash # 检查文件结构 ls lcm_model # 预期输出:pytorch_lora_weights.safetensors, README.md, config.json ``` > **注**:LCM-LoRA-SDXL 模型大小约 135MB,包含适配器权重和配置文件[^1]。若使用镜像站,下载速度通常可达 5-10MB/s。
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