下载meta-llama/Llama-2-7b-hf

最新推荐文章于 2025-01-22 18:25:06 发布
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文章标签： llama 大数据 语言模型 huggingface git
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文章讲述了在使用HuggingFace的GitLFS下载Llama-2-7b-hf文件时遇到的错误，原因是未设置代理。提供了解决方案，即通过`gitclone`命令添加HTTP代理以完成下载。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用huggingface提供的下载方法

git lfs install
git clone https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf

下载huggingface托管的llama 2文件时，遇到错误如下：

Error downloading object: Responsible-Use-Guide.pdf (525dc34): Smudge error: Error downloading Responsible-Use-Guide.pdf (525dc349d71fe257fce4098c146446df6fef4247174f351381e4c3214af126f0): batch response: Post "https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf.git/info/lfs/objects/batch": read tcp 10.xxx.xxx.xxx:65308->18.164.174.55:443: wsarecv: An existing connection was forcibly closed by the remote host.

Errors logged to 'path\Llama-2-7b-hf\.git\lfs\logs\20230907T193738.9222655.log'.
Use `git lfs logs last` to view the log.
error: external filter 'git-lfs filter-process' failed
fatal: Responsible-Use-Guide.pdf: smudge filter lfs failed
warning: Clone succeeded, but checkout failed.
You can inspect what was checked out with 'git status'
and retry with 'git restore --source=HEAD :/'

遍查原因，是因为没有proxy，使用这个命令

git clone -c http.proxy="http://127.0.0.1:1080x" https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf

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由于llama2模型的下载需要经过官方的授权，这就需要登陆hugging face的，对模型页面进行申请。等待审核通过后，才能够下载。如果在单纯用 git lfs 的方式进行下载，需要输入账号和密码。为了更快速地进行下载，既能够设置密码、也能够设置代理，采用脚本的方式会更加合适，不会因为随便改动代理而引发其他问题。
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1. 需要在HF设置中的Access Tokens中找到 Repositories permissions中选择相应llama模型，将wirte access to contents 模式打开。当在HuggingFace（HF）按照以下方式 git clone **Llama-2-7b-hf** 出现权限问题。2. 重新输入User Access Token的账号及密码，注意这里的。是Token name并不是HF的账号。是Tokens的密码。
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### Llama-2-7b-HF 模型介绍 Llama-2-7b-HF 是由 Meta 开发的大规模预训练语言模型 LLAMA 的变体之一，经过特定优化和调整后适配于 Hugging Face 平台。该版本通过一系列脚本工具将原始的 LLaMA 权重转换成兼容 Hugging Face Transformers 库的标准格式[^1]。 ### 特点 #### 高效性能 LLaMA 系列模型以其高效的架构设计著称，在保持较高精度的同时降低了计算资源消耗。对于 70亿参数量级（即 "7B"）而言，能够在消费级硬件上实现较为流畅的应用体验。 #### 易用性强 得益于与HuggingFace生态系统的无缝集成，开发者可以轻松利用丰富的API接口快速搭建基于自然语言处理的任务管道。只需简单几行命令即可完成从权重加载到推理服务部署的一系列操作[^2]。 #### 社区支持广泛 作为开源项目的一部分，围绕着这个模型形成了活跃的技术交流社区。无论是遇到安装配置方面的小麻烦还是深入研究时碰到难题都能得到及时有效的帮助和支持[^3]。 ```bash # 示例：启动聊天服务器 python server.py --model chinese-alpaca-2-7b-hf --chat ``` ### 应用场景 由于其强大的泛化能力和良好的可移植性，Llama-2-7b-HF 可应用于多种NLP领域： - **对话系统**：构建智能客服机器人或个人助理应用程序； - **文本生成**：辅助创作故事、新闻稿撰写等创造性工作； - **机器翻译**：提高多语种之间的自动互译质量； - **情感分析**：用于社交媒体监控平台评估公众情绪倾向；
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