【Git LFS】huggingface 断点续传

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分类专栏： Linux与运维 深度学习机器学习 文章标签： git
于 2023-10-23 14:39:23 首次发布
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这里有个很好的介绍：https://stackoverflow.com/questions/72610494/what-is-the-difference-between-git-lfs-fetch-git-lfs-fetch-all-and-git

提供的信息是关于如何作为普通用户使用Git LFS（Large File Storage），涵盖了各种Git LFS命令以及它们的解释。以下是关键要点的总结：

  1. git lfs fetch：

    • 从指定的远程下载Git LFS对象的引用。
    • 不会更新工作副本。
    • 将Git LFS文件内容下载到.git/lfs目录，但不会更新当前检出的分支的活动文件系统。

  2. git lfs fetch --all：

    • 下载由提供的引用或所有引用引用的任何提交中引用的所有对象。
    • 主要用于备份和迁移目的。
    • 用于获取所有远程分支的内容。应谨慎使用，因为可能会下载大量数据。

  3. git

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21.10 “ChatGLM3-6B模型一键同步Hugging Face全攻略：Git LFS+私有化部署实战“
yonggeit的博客
03-24 251
Hugging Face 模型同步, ChatGLM3-6B 部署, 模型托管, 私有化模型管理, Git LFS。
快速方便地下载huggingface的模型库和数据集
zik的博客
07-30 6357
使用方法：将hfd.sh拷贝过去，然后参考下面的参考命令，下载数据集或者模型。欢迎大家关注笔者，你的关注是我持续更博的最大动力。或克隆此存储库，然后授予脚本执行权限。这个代码不能保持目录结构，见下面的改进版。获取huggingface令牌，然后。中，这个命令行工具巧妙地利用。来处理 LFS 文件，并使用。为了方便起见，您可以创建一个别名。原创文章，转载告知，盗版必究。首先，下载 hfd.sh。
git断点续传
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cupidove的专栏
06-04 2万+
git clone不行， 用git init git fetch git://…..git 即使断掉了，可以继续 git fetch git://…..git 等到fetch完会出现以下字样 From git://…. *branch           HEAD                -> FETCH_HEAD 意思是把最新的数据fetch到了本地的FETCH_HEAD分
快速获取 HuggingFace 文件下载地址实现批量断点续传
ehmy001的博客
03-08 2584
修改 huggingface_hub Python 脚本得到所有下载文件目录，用下载工具批量下载、断点续传
Hugging Face 下载模型权重太慢？一招解决！
最新发布
HovChen的博客
04-08 1013
很多人在使用 Hugging Face 下载模型时，会遇到以下问题：下载速度极慢，甚至直接失败；下载下来的模型文件层层嵌套，管理非常麻烦。如上图所示，传统方式常常因为网络问题导致下载失败或非常缓慢。为了解决这个问题，可以通过替换下载源，并使用 huggingface-cli 工具来实现更快、更稳定的模型下载方式。我们可以采用以下命令来加速并优化模型下载过程。
【Github】Git的断点续传功能
年龄是最好的编译器，把浮躁编译成沉稳，把焦虑链接成从容。
02-18 1484
- 在使用 Git 克隆大型项目时，网络不稳定可能导致下载中断，这时 Git 的断点续传功能就显得尤为重要。它允许从中断的地方继续下载，而不需要重新开始整个过程，节省了大量的时间和资源。
Github断点续传(git clone 经常失败)
m0_50266789的博客
02-25 2961
【代码】Github断点续传(git clone 经常失败)
git如何进行断点续传
omage的专栏
02-06 1万+
当git项目较大或网速不快的情况下，git clone可能会中断导致要重新操作，那如何进行断点续传呢 1.新建目录, 命令行进入目录，执行 git init 2. 命令行执行： git fetch [项目地址] 3. 若断掉后，重复执行步骤2， 直到完成下载 4. 命令行执行 git checkout FETCH_HEAD 为了在断掉后，自动git fetch, 我写了一个bash脚本样例， 会循环执行，重试2000次，直到成功后退出 #!/bin/bash set -x num=1 .
huggingface加速下载模型
fanfanfan的博客
06-27 1347
huggingface加速下载
win10下使用git配置rsync实现断点续传及增量传输
07-20
远程文件传输rsync-断点续传及增量传输,rsync实现断点续传 传送文件较大时,如果网络中断了,重传比较费时。可以考虑使用rsync命令替代scp来断点续传文件 win10下使用git配置rsync实现断点续传,解压缩后cp到git对应usr目录下,打开bash 输入 rsync --version 验证
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Kevin的专栏
09-25 251
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cnblogs官方支持Markdown写博客了，亲测一下。 ____ 什么是Bundle文件 Bundle文件是在packfile文件的基础上增加了代码库的元信息。通俗的说bundle文件就是一个便携版的代码库，里面可以包含代码库所必须包含的信息。 如何创建Bundle文件 参考git手册git-bundle git bundle create <file> <git-rev-l...
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huggingface下载deepseekr1
02-08
### 下载 deepseekr1 模型 为了从 Hugging Face 下载 `deepseekr1` 模型，可以采用多种方法来获取该模型文件。以下是几种常见的下载方式： #### 使用命令行工具克隆仓库 通过 Git 和 Hugging Face 提供的客户端库可以直接在终端中操作。首先安装必要的依赖项，如 Transformers 库和 Git LFS (Large File Storage)，这有助于处理大型文件。 ```bash pip install git-lfs transformers git lfs install ``` 接着利用 Git 克隆指定模型所在的存储库: ```bash git clone https://huggingface.co/deepseekr1 cd deepseekr1 ``` 此过程会将整个项目复制到本地机器上[^2]。 #### 使用 Python 客户端 API 进行加载 对于更便捷的方式，在 Python 环境下可以通过简单的几行代码完成相同的工作。这里展示如何借助 `transformers` 库中的预训练模型接口快速导入所需资源。 ```python from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model_name = "deepseekr1" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModel.from_pretrained(model_name) print(f"Successfully loaded {model_name} tokenizer and model.") ``` 这段脚本不仅能够自动管理权重文件的缓存机制，还支持异步下载以及断点续传等功能。 #### 浏览器手动下载 如果偏好图形界面的操作，则可访问[Hugging Face Hub](https://huggingface.co/)并搜索目标模型名称 (`deepseekr1`) 。找到对应的页面之后点击相应的按钮即可触发浏览器下载链接，进而保存至个人设备中[^3]。
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