模型下载方法(huggingface,modelscope)

huggingface被墙了,不好搞,还是modelscope方便,可以在huggingface上找到模型id粘到这里下载

import modelscope



if __name__ == '__main__':

    # cmd
    # modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B --local_dir /mnt/sda/hugface-model/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

    # process
    modelscope.snapshot_download('deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B', cache_dir='F:/hugface-model')
### ModelScope 平台上的模型下载路径 ModelScope 是国内开发的一个大型模型库,提供多种预训练模型供用户下载和使用。当通过 ModelScope 下载模型时,默认情况下,这些模型会被存储在一个特定的本地目录中。 如果未手动设置环境变量 `MODELSCOPE_CACHE`,则默认的模型下载路径通常位于用户的主目录下的 `.cache/modelscope/` 文件夹中[^3]: ```bash ~/.cache/modelscope/ ``` 此文件夹用于缓存已下载模型权重和其他相关资源,以便后续加载更快捷且无需重复下载。 然而,可以通过配置环境变量来更改这一默认行为。具体来说,定义环境变量 `MODELSCOPE_CACHE` 后,ModelScope 将把所有模型及相关数据集保存至所指定的新路径下。例如,在 Linux 或 macOS 中执行如下命令可临时改变当前会话中的存储位置: ```bash export MODELSCOPE_CACHE=/path/to/custom/cache/directory ``` 对于 Windows 用户,则可以在 PowerShell 中输入类似的指令实现相同效果: ```powershell $env:MODELSCOPE_CACHE="C:\Path\To\Custom\Cache\Directory" ``` 一旦设置了上述环境变量,任何经由 ModelScope API 接口触发的模型下载操作都会遵循新的目标地址完成相应文件的储存工作。 另外,关于启动 OpenAPI 接口的部分,按照之前课程内容介绍的方法即可轻松达成目的[^1]。而提到的大规模语言处理框架如 Ollama、VLLM 和 HuggingFace 等工具虽然各有特色,但它们之间存在功能重叠之处;值得注意的是,尽管 ModelScope 的覆盖范围可能不如国际知名平台那样广泛,但在支持主流中文大模型方面表现优异,并且其官方文档详尽地列出了各类调用方式以方便开发者集成到自己的项目里去[^2]。 以下是基于 Python 实现的一段简单代码片段用来展示如何利用 ModelScope 提供的服务端点获取所需信息或者直接拉取某个具体的机器学习算法实例: ```python from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download # 设置自定义缓存路径 (可选) import os os.environ['MODELSCOPE_CACHE'] = '/desired/path' model_dir = snapshot_download('damo/some-model-name') print(f'Model downloaded to {model_dir}') ``` 以上脚本展示了怎样借助 `snapshot_download()` 函数从远程仓库同步最新版本的目标神经网络结构及其参数集合下来并打印最终存放的具体物理磁盘定位给终端使用者查看确认。 --- ####
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