codespace、huggingface及魔塔社区使用

 上传模型到自己创建的huggingface中

 1，创建自己的登录token:

git config --global credential.helper store
huggingface-cli login 

使用 登录命令进行登录，登录过程中输入刚刚创建的token即可

2、创建自己的huggingface文件夹

cd /workspaces/codespaces-jupyter

#intern_study_L0_4就是model_name
huggingface-cli repo create intern_study_L0_4

# 克隆到本地 your_huggingface_name 注意替换成你自己的
git clone https://huggingface.co/{your_huggingface_name}/intern_study_L0_4

然后将本地的模型文件等通过以下命令上传到对应的文件中：

cd intern_study_L0_4
git add .
git commit -m "add:intern_study_L0_4"
git push

结果如下：

一般模型文件都比较大：一般借助git-lfs，如：

# 确保安装git-lfs 保证大文件的正常下载
apt-get install git-lfs
git lfs install
# clone 仓库
git clone https://modelers.cn/Intern/internlm2_5-1_8b-chat.git

2.2魔塔社区：

魔塔社区与huggingface类似，都是模型共享的平台，其使用也与huggingface类似

为魔塔社区的模型创建一个环境，指定安装目录

# 激活环境
conda activate /root/share/pre_envs/pytorch2.1.2cu12.1

# 安装 modelscope
pip install modelscope -t /root/env/maas
pip install numpy==1.26.0  -t /root/env/maas
pip install packaging -t /root/env/maas

• internlm2_5-7b-chat 考虑到7B的模型文件比较大，这里我们先采用modelscope的cli工具（当然hugging face也有）来下载指定文件，在命令行输入以下命令

modelscope download \
    --model 'Shanghai_AI_Laboratory/internlm2_5-7b-chat' \
    tokenizer.json config.json model.safetensors.index.json \
    --local_dir '/root/ms_demo'

魔塔上传文件的方式：

魔搭社区类似HF，也有一套创建模型的界面。不同的是，它具有审核机制，当符合它的社区规范时才会被公开。那么当上传正常的模型文件后，审核一般就会通过了。

上传文件的方法可以直接通过平台添加文件，也可以通过git下载模型后进行修改和上传文件

#Git模型下载
git clone https://www.modelscope.cn/<your_username>/<your_model>