解决huggingface下载莫名各种问题

已于 2024-10-13 11:44:34 修改
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文章标签： python
于 2024-10-13 11:44:05 首次发布
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#Linux
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
python xxx.py

#Windows
set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
python xxx.py

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命令下载 搜索下载 gated model
【Huggingface】如何访问Huggingface，Huggingface镜像
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01-09 6416
方法三：(非侵入式，能解决大部分情况)huggingface 提供的包会获取系统变量，所以可以使用通过设置变量来解决。方法一：使用huggingface 官方提供的 huggingface-cli 命令行工具。本站域名 hf-mirror.com，用于镜像 huggingface.co 域名。不过有些数据集有内置的下载脚本，那就需要手动改一下脚本内的地址来实现了。(3) 下载需要登录的模型（Gated Model）更多用法（多线程加速等）详见这篇文章。参数，token 获取具体参见上文。
关于 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
NLP与推荐算法
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为了提高访问速度和降低延迟，Hugging Face 提供了镜像服务，用户可以通过设置环境变量 `HF_ENDPOINT` 来指定使用特定的镜像地址。在开发和测试阶段，你可以设置 `HF_ENDPOINT` 指向本地服务器或私有云，这样可以在不依赖外部网络的情况下进行开发和测试。如果你的项目部署在特定的地理位置，使用当地的 Hugging Face 镜像可以显著降低请求的延迟，提高应用的响应速度。在网络条件不佳或网络拥堵的情况下，使用镜像可以提供更稳定的访问体验，确保你的应用不会因为网络问题而受到影响。
huggingface镜像网站hf使用
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更多详细用法请看。
使用 huggingface_hub 镜像下载 大模型
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【代码】使用 huggingface_hub 镜像下载 模型。
Stable Diffusion / huggingface 相关配置问题汇总
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OSError: Can't load tokenizer for 'openai/clip-vit-large-patch14'
（原创，随手记）记录windows操作系统在本地使用fengshen模型时遇到的坑：
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04-16 1038
此贴记录本人在跟随各类教程试图安装Fengshen库时遇到的问题，主要是关于pytorch、deepspeed这两个库的具体安装问题 亮点 安装Fengshen前，先自行安装Pytorch系列库和Deepspeed库 pytorch-lightning==1.8.0 torch ==1.12.1 torchmetrics==0.7.0 torchvision==0.13.1 这个版本组合测试成功 windows环境下安装Deepspeed要手动编译，编译前推荐安装VS2022 生成工具
hf-mirror （huggingface 的国内镜像）
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官网：网站域名，用于镜像域名。作为一个公益项目，致力于帮助国内AI开发者快速、稳定的下载模型、数据集。
书生·浦语大模型实战营：2.轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo
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由于服务器通常只暴露了用于安全远程登录的 SSH（Secure Shell）端口，如果需要访问服务器上运行的其他服务（如 web 应用）的特定端口，需要一种特殊的设置。我们可以通过使用SSH隧道的方法，将服务器上的这些特定端口映射到本地计算机的端口。由于代码修改的地方比较多，大家直接将 /root/code/lagent/examples/react_web_demo.py 内容替换为以下代码。步骤⑥：在本地终端输入以下指令 .6006 是在服务器中打开的端口，而 33090 是根据开发机的端口进行更改。
使用hf-mirror.com镜像网站下载模型
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hf-mirror.com的包如何下载。模型名字自己随便搜一个，然后点这个复制。
Hugging Face下载模型和数据集最优方法
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使用 huggingface-cli 下载模型和数据集最好最方便的方法。简洁教学。
huggingface下载模型总是下载到~/.cache/huggingface的问题解决
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03-16 2449
其实是软链接，这样做的好处是为了统一管理，即第一次过后假设自己忘记过下载这个文件，再次运行下载命令即可直接获取这个完整的文件，不必从头下载。但这样做的缺陷是如果/home路径所在的磁盘空间紧张，很容易导致磁盘空间爆了，网络上的解决方法是在命令中设置参数。,经过实测，这个参数可以更改下载的临时路径，问题得到解决。，但实测下来这个参数没有任何效果，估计版本升级的原因。为了统一存储管理，默认将文件的下载地址设置在了。在最新版本的help中我找到了这个参数。
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首先在HF-Mirror找到需要的模型，xxx是如图点复制按钮即可。
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如果你忘了打开tmux窗口也没关系，可以按ctrl-z暂停任务，再打开tmux，重新运行python model_download.py --repo_id 模型id 这行下载代码，可继续下载。如图所示，会给出相应的下载代码：python model_download.py --repo_id baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat。请添加–token hf_***参数，其中hf_***是 access token，请在huggingface官网这里获取。速度大约是2M/s.
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