HF-Mirror，HuggingFace大模型高效开发必备

对于大模型开发者而言，使用 HuggingFace 时常常会遭遇两大核心问题：（1）模型、数据集 “下载慢、连接不稳定”，成为拖累开发效率的高频痛点；（2）SFT 或 RL 训练完成后，压缩模型文件时容易出现参数文件损坏的情况。

HF-Mirror 作为 HuggingFace 开发的专属工具，能精准解决这两大难题：针对下载痛点，它通过优化跨境网络链路，大幅提升资源下载速度，同时保障连接稳定性，告别漫长岁月；针对压缩损坏问题，它内置安全压缩校验机制，在处理训练后的模型文件时，能有效避免参数丢失或损坏，支持断点续传，确保模型成功上传或下载。

链接：https://hf-mirror.com/

方式一：使用 huggingface-cli

安装依赖包：

pip install huggingface_hub

终端输入登录命令：

huggingface-cli login

需要大家输入一个access token，

需要大家先登录HuggingFace官网，在Access Token子功能下创建一个自己的token，再输入到终端即可。

出现 Login successful，表示登录成功。

Token has not been saved to git credential helper.
Your token has been saved to /root/.cache/huggingface/token
Login successful.

再通过设置环境变量（Linux系统环境下），将 HuggingFace 相关工具（如：模型下载、datasets 库等）的默认资源下载源切换为 HF-Mirror 镜像地址。

exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

Windows环境下使用：

$env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com"

需要上传模型到HuggingFace上或者下载模型到本地，需要在自己的HuggingFace中先创建一个仓库，比如：Qwen3-8B-SFT；

上传模型（local_dir是自己本地的模型路径）：

hf upload username/Qwen3-8B-SFT ./local_dir

下载模型：

hf download username/model_file --local_dir ./local_dir

*如果方法一尝试多次不行，可以使用方法二。

方法二：使用hfd（该方法支持断点续传）

*下载自己的模型文件需要按照方法一先进行huggingface-cli login，再执行以下操作。

*该方法仅支持下载模型文件，上传还需使用huggingface-cli。

先下载（hfd）：

wget https://hf-mirror.com/hfd/hfd.sh chmod a+x hfd.sh

设置环境变量（Linux系统环境下，Windows如上）：

exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

下载模型：

./hfd.sh username/model_file --local_dir ./local_dir

参考文献：

1.https://hf-mirror.com/

2.https://github.com/padeoe/hf-mirror-site

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