huggingface下载模型-不包括权重

最新推荐文章于 2024-06-27 23:33:13 发布
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huggingface下载模型-不包括权重

git bash中运行以下命令

git lfs install
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1
git clone 模型项目地址

第1步:

在这里插入图片描述

第2步:

在这里插入图片描述

本地下载huggingface模型并在服务器上使用流程
weixin_44151034的博客
06-24 7938
AutoModelForSequenceClassification 类是基于PyTorch的，因此需要安装PyTorch才能使用。我发现：大家加载huggingface模型，基本都是使用这两条代码来下载相关的文件的，所以我们只要找到这两条代码在哪里，就能找到文件的下载位置。但是我还是感觉很奇怪，就是它们是怎么知道需要把模型下载到哪里的，我能不能下次代码报错，自己发现需要把代码下载到哪里？之后我就通过代码连接不成功的报错，还有一些调试搜索方法，在这个头文件中找到这两行相关代码。参考了上面的帖子，找到了。
huggingface 中模型下载及部署演示
@bangbang的博客
04-27 3940
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。
解决huggingface模型权重无法下载的问题
yscript的博客
12-15 6271
解决下载huggingface模型权重无法下载的问题
git-lfs使用笔记
wzbwzt的博客
02-25 6947
Git-LFS Git LFS:（Large File Storage）把音乐、图片、视频等指定的任意文件存在 Git 仓库之外，而在 Git 仓库中用一个占用空间 1KB 不到的文本指针来代替文件的存在,通过把大文件存储在 Git 仓库之外，可以减小 Git 仓库本身的体积，使克隆 Git 仓库的速度加快，也使得 Git 不会因为仓库中充满大文件而损失性能; 核心思想：把需要进行版本管理、但又占用很大空间的那部分文件独立于 Git 仓库进行管理。从而加快克隆仓库本身的速度，同时获得灵活的管理 LFS
git clone与git pull的时候不拉大文件
热门推荐
FinixLei的专栏 (https://github.com/FinixLei)
03-18 1万+
很多时候，人们需要在git仓库里存储一些巨大的动辄数百MB甚至数GB的二进制文件以帮助编译或部署用。git 通过 lfs 支持大文件存储。 而这些大文件呢，往往也经常被更新。这就带来一个问题 - 开发人员并不需要这些巨大的二进制文件，而只是需要一些源代码文件即可。频繁的更新大文件，会浪费许多pull的时间。 另外，开发人员有的时候只想在Windows机器上用IDE看看代码，而开发机上编译部署。开发...
Git for Windows 安装和基本使用
aganliang的专栏
06-07 1543
Git 是用于本地的版本管理工具，也可以与GitHub关联，进行远程合作和共享。 官网：https://git-scm.com/downloads 下载完毕，开始安装，点击next即可。 使用截图和命令如下： 一、本地使用命令 二、主要命令 $ git branch #显示所有本地分支 $ git init #初始化本地版本库 $ ls -...
Git LFS 实时显示进度条：让大文件克隆与推送体验更美好
SoulmateY的博客
12-17 5446
在huggingface、SwanHub、魔搭社区等包含大语言模型权重的仓库中，权重文件大多使用git-lfs进行托管：但是新手在使用git-lfs时，很容易遇到clone到lfs文件时，无法实时下载进度条的情况，你也不知道到底是在后台下载，还是你的电脑卡住了，就很捉急：实际上后台一般正在下载lfs文件，但是要等下载到一定阶段时（比如25%、50%等）才会显示一下，。
huggingface的bert-base-chinese
03-05
总结来说，"huggingface的bert-base-chinese"是一个强大的预训练中文NLP模型，支持PyTorch和TensorFlow框架，包含完整的模型权重、分词器配置和词汇表，用户可以根据自己的需求选择合适的方式进行加载和应用，进行...
huggingface的bert-base-uncased
03-03
**文件名称列表解析：** "bert-base-uncased" 可能是压缩包的名称，其中可能包含用于加载和使用BERT模型的各种文件，如模型权重、配置文件、词汇表等。 **详细知识点：** 1. **BERT模型结构**：BERT模型采用...
HuggingFace下载模型
zywhehe的博客
12-20 4178
HuggingFace下载模型
要Git的文件太大，如何使用Git-LFS
m0_52848925的博客
06-09 5002
LFS的路径就在D:\Program Files\Git\mingw64\bin，其中D:\Program Files\Git是Git的安装目录。我们想要单独下载大文件，而非大小文件一起下载，所以这里禁用。禁用之后再git clone，则只会下载没有使用LFS的小文件；而对LFS存储的大文件，只会存储一个文本的pointer file，而非实质性的数据，这样就可以避免git clone等半天下载不完（而且看不到大文件的下载进度）了。如果某个文件是用LFS上传Git的文件，则说明它是大文件。
国内免费git仓库及git lfs大文件存储方案 (LFS)使用
皮哥不皮
02-25 9763
Git LFS 全名 Git Large File Storage，是Github带头在2015年推出的解决方案。 Git仓库大了怎么办？ 文件大了不敢放？ 音视频担心占用空间？ GitHub拉代码慢？ 顺手广告目前国内的2款免费仓库： 腾讯的“腾讯工蜂”（支持LFS） 传送门：https://code.tencent.com/ 阿里的“云效-代码托管”（不支持LFS） 传送门：https:/...
记录第一次使用Hugging Face预训练模型
weixin_45499327的博客
06-19 1805
Vision Transformer 简介Vision Transformer 借鉴了原版 Transformer 的思路，将图片分成多个图片块，将它们看作句子中不同的每个token。将他们 flatten 后进行embedding就获得了每个图片的向量表示。
[linux] huggingface transformers 如何下载模型至本地 & git lfs install 报错
心宝的博客
06-21 2891
如果不套循环，会报错 " requests.exceptions.ConnectionError: ('Connection aborted.', ConnectionResetError(104, 'Connection reset by peer'))"。最终，我还是给 from_pretrained 套了循环，来解决的。但是 git lfs install 的时候报错。
git lfs简易使用教程
思念殇千寻的博客
04-19 1140
　　参考资料： 　　https://zzz.buzz/zh/2016/04/19/the-guide-to-git-lfs/ 　　这篇随笔简单记录一下git lfs的使用教程，只记录最为常用的部分，并阐述原理，方便后面查阅。 　　首先说明一下git lfs的原理，看名称：git lfs。lfs即Large File Storage，git lfs扩展了git仓库的容量和功能性，使得一个git仓库...
阿里云服务器通过镜像下hunggingface上的模型
小菜鸟
06-27 1061
参考连接https://blog.youkuaiyun.com/lanlinjnc/article/details/136709225。打开https://hf-mirror.com网站，搜索模型名，如下，复制就行。-resume-download后面的参数要填模型，怎么填呢？
Bert训练时报错requests.exceptions.ConnectionError：....远程主机强迫关闭了一个现有的连接.....
weixin_44329942的博客
06-06 2775
报错：requests.exceptions.ConnectionError
git lfs使用（huggingface下载大模型文件）
子燕若水的博客
04-06 2786
最近在看BLOOM，但是Huggingface的仓库里除了我想要的pytoch_model_xxxxx.bin,放了一些别的格式的checkpoints，全部下载的话太大了，而且很慢很慢。需要注意，GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1和后面的git clone必须在同一行才能生效，表示不下载大文件（小文件、大文件的区分依据是有没有使用git lfs）。此时git会下载所有的小文件，比如tokenizer.json ，但是对于git lfs存储的大文件，只会存储一个文本的pointer file.
Hugginigface微调模型(使用transformers)
m0_37134868的博客
12-07 196
仅供学习交流
huggingface下载t5-base
最新发布
01-04
### 下载 T5-base 预训练模型 为了从 Hugging Face 模型库下载 `T5-base` 预训练模型，需先确保环境中已安装必要的 Python 库。通过执行如下命令来完成环境准备： ```bash pip install transformers ``` 之后，在 Python 环境中加载所需的模块并获取指定的预训练模型及其分词器。具体操作可以通过下面这段代码实现[^1]。 ```python from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer model_name = "t5-base" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) ``` 上述脚本不仅能够下载 `T5-base` 的权重文件，还会自动处理相关依赖项以及配置设置。对于初次使用者来说，这大大简化了准备工作流程。当实例化此类预训练模型时可能会遇到警告信息，这是因为某些特定任务头部可能未经过预先训练而被替换为新的、随机初始化的任务头；这类提示不会影响正常使用，反而建议进一步调整优化以适应具体的下游应用需求[^2]。
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