从Huggingface中下载数据集、模型

sccum

已于 2024-12-31 10:50:15 修改

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分类专栏： Vscode使用文章标签： python

于 2024-12-30 18:13:52 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sccum/article/details/144827742

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3.连接超时

4.使用镜像

使用镜像的方法在autodl上是可以成功的，但是在一些服务器却不能成功

5.转换法

如果是小文件，下载到本地，然后再上传到服务器上

确定要放弃本次机会？

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专栏目录

huggingface datasets map时出现KeyError: ‘output‘的解决方案

weixin_43178406的博客

07-14

6万+

本文主要介绍了使用huggingface datasets数据时进行map操作时出现KeyError: 'output’的解决方案，希望能对学习python的同学们有所帮助。文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案

快速方便地下载huggingface的模型库和数据集

zik的博客

07-30

5688

使用方法：将hfd.sh拷贝过去，然后参考下面的参考命令，下载数据集或者模型。欢迎大家关注笔者，你的关注是我持续更博的最大动力。或克隆此存储库，然后授予脚本执行权限。这个代码不能保持目录结构，见下面的改进版。获取huggingface令牌，然后。中，这个命令行工具巧妙地利用。来处理 LFS 文件，并使用。为了方便起见，您可以创建一个别名。原创文章，转载告知，盗版必究。首先，下载 hfd.sh。

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下载hugging face上的数据集

m0_55703957的博客

02-03

2270

输入这个命令即可下载：huggingface-cli download --repo-type dataset --token 你的token uoft-复制的数据集名 --local-dir 存放位置 --resume-download。当搜索数据集之后，浏览器给出的回答中包含hugging face，如果想使用hugging face上的数据集，按照下面的步骤即可成功下载(我使用的是Linux）然后找到数据集的名字：(这里我随便找了一个)直接点旁边的复制符号。

在NLP项目中使用Hugging Face的Datasets 库

deephub

06-10

7585

数据科学是关于数据的。网络上有各种来源可以为您的数据分析或机器学习项目获取数据。最受欢迎的来源之一是 Kaggle，我相信我们每个人都必须在我们的数据旅程中使用它。最近，我遇到了一个新的来源来为我的 NLP 项目获取数据，我很想谈谈它。这是 Hugging Face 的数据集库，一个快速高效的库，可以轻松共享和加载数据集和评估指标。因此，如果您从事自然语言理解 (NLP) 工作并希望为下一个项目提供数据，那么 Hugging Face 就是您的最佳选择。 ???? 本文的动机：Hugging Face 提

HuggingFace下载模型网络连接失败问题解决方法

weixin_45734343的博客

01-07

7850

最近有很多的小伙伴们在现在大模型文件或者大模型单个文件时总是出现网络问题，此问题也耽误小编很久，找到了各种的方法，终于搞明白了如何快速去解决HuggingFace源的问题。然后新建 python 文件，填入以下代码，运行即可。使用 Hugging Face 官方提供的。下载模型中的部分文件。

从huggingface上下载数据集具体步骤

热门推荐

David_house的博客

06-30

2万+

最近需要从huggingface上下载一个数据集，发现不能像模型那样能直接点击下载，需要通过代码来获取，很麻烦，谨以此博客作为记录

hugging face上面下载模型

qq_57257753的博客

12-14

163

安装transformers。

Huggingface遇到 Couldn‘t reach xxx on the Hub (ConnectionError)解决方法

m0_67547784的博客

10-17

2608

使用datasets.load_dataset（）函数下载数据集失败。在对应的环境名/Lib/urllib/request.py。在下载模型时管用，数据集依旧无法解决。在对应的目录下，打开终端（前提：本机安装了Git）修改 proxyServers。

huggingface下载数据集方法记录

weixin_61801405的博客

10-28

1721

注：运行后环境回到默认的base，需要再次输入conda activate --name激活环境。1.获取huggingface的token。

下载HuggingFace模型和数据集（免翻墙）

sinat_29950703的博客

10-18

1万+

官方的 huggingface-cli 命令行工具这个知乎博主总结的很全面我用下面这个流程下载就OK。

huggingface-go__加速下载_huggingface_的模型和数据集_huggingface-go.zip

09-15

随着深度学习技术的迅猛发展，预训练模型和大规模数据集在机器学习领域扮演着越来越重要的角色。...它通过提供简单的接口和高效的下载体验，促进了模型和数据集的普及，让更多人能够参与到AI技术的研究和应用中来。

通过代理服务器连接 huggingface下载数据集或模型

道纪书生的博客

07-05

1766

通过代理服务器连接 huggingface下载数据集或模型

huggingface 中模型下载及部署演示

@bangbang的博客

04-27

3812

huggingface 可以理解为对于，提供了模型、数据集、类库（比如transformers|peft|accelerate）、教程等。官方地址:ModelsDatasetsCVNLP多模态音频60多万。

如何从Hugging Face下载模型

原来也有北瓜

10-24

805

国内下载Hugging Face经常连接不上，这里推荐用Huggingface 镜像站，参考网址：https://cloud.baidu.com/article/3251091

云服务器下载Hugging Face数据集

xiaosuda6的博客

10-30

948

在跑开源项目时卡在了从huggingface上下载，这里以该数据集为例总结了以下三种方式。

Python学习笔记（三）（程序流程控制）

最新发布

wsys_yysn的博客

04-24

768

条件语句：通过实现分支逻辑。循环语句for遍历序列，while满足条件时循环。流程控制break终止循环，continue跳过当前迭代，pass占位。异常处理保证程序健壮性。掌握这些流程控制工具，可以编写更灵活、高效的 Python 程序！

2025-04-22 李沐深度学习5 —— 线性回归

zheliku的博客

04-22

1334

在美国买房时，买家需根据房屋信息（如卧室数量、卫生间数量、面积等）预测合理的成交价。输入数据：房屋特征（如X1=卧室数X2=卫生间数X3=面积输出目标：预测成交价Y。实际挑战：卖家的标价和网站估价（如Redfin）仅为参考，最终需通过竞价决定成交价，因此准确预测至关重要。计算输入特征X\mathbf{X}X和模型权重w\mathbf{w}w的矩阵-向量乘法后加上偏置bbb。注意，上面的XwXw是一个向量，而bbb是一个标量。

Python项目--基于计算机视觉的手势识别控制系统

exlink2012的专栏

04-23

1758

随着人机交互技术的快速发展，传统的键盘、鼠标等输入设备已经不能满足人们对自然、直观交互的需求。手势识别作为一种非接触式的人机交互方式，具有操作自然、交互直观的特点，在智能家居、游戏控制、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。本项目旨在开发一个基于计算机视觉的手势识别控制系统，通过摄像头捕获用户的手部动作，实时识别手势类型，并将识别结果转化为相应的控制命令，实现对计算机或其他设备的非接触式控制。

huggingface数据集下载及模型训练

02-08

### 下载数据集并使用Hugging Face进行模型训练 #### 使用Hugging Face下载数据集 为了从Hugging Face下载数据集，可以利用`datasets`库中的`load_dataset`函数。此方法简化了获取各种类型的数据的过程，支持多种格式和来源。 ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('name_of_the_dataset') ``` 上述代码展示了加载名为`name_of_the_dataset`的数据集的方法[^3]。通过替换`'name_of_the_dataset'`为实际存在的数据集名称，可以从Hugging Face Hub上拉取所需资源。对于特定领域或类型的任务，如自然语言处理、计算机视觉等，平台提供了丰富的选项供选择。 #### 准备环境以进行模型训练在准备环境中，安装必要的依赖项至关重要。这通常涉及设置Python虚拟环境，并安装来自PyPI的软件包，特别是`transformers`和`datasets`这两个核心库： ```bash pip install transformers datasets ``` 这些工具不仅帮助管理数据流，还提供了一系列预构建的功能来加速开发过程[^2]。 #### 加载预训练模型当涉及到像Llama这样的大型语言模型时，可以直接从Hugging Face Model Hub加载已转换成Hugging Face Checkpoint版本的模型（即带有`hf`标签的模型），这样就不需要额外执行转换操作[^1]。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name_or_path = "meta-llama/Llama-2-7b-hf" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) ``` 这段代码片段说明了如何初始化一个基于指定路径或ID的预训练模型及其配套的分词器。这对于后续微调或其他形式的学习非常重要。 #### 开始训练流程一旦完成了前期准备工作，就可以定义具体的训练参数，并启动训练循环。这里推荐采用`Trainer`类来进行高效且灵活的配置调整。 ```python from transformers import TrainingArguments, Trainer training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, save_steps=500, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=val_dataset, ) trainer.train() ``` 以上脚本设置了基本的训练框架，其中包含了输出目录设定、迭代次数、批量大小以及其他控制保存频率的关键参数。值得注意的是，在实例化`Trainer`对象之前，还需要准备好训练(`train_dataset`)和验证(`val_dataset`)两个数据集实例。