【hf-mirror】不需要HuggingFace也能实现模型自由实践

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前言

随着大模型的发展，越来越多人员参与到大模型炼丹和实践中，但HuggingFace在国内无法方便访问，带来不少问题。

如果你可以翻墙等方式访问HuggingFace，那优先还是推荐 HuggingFace Hub。当前，前提是网络质量较好，能够满足需求。

小编这里推荐四种方法助你快速实现模型及数据集的下载：

方法一：网页下载

在本站搜索，并在模型主页的Files and Version中下载文件。

方法二：huggingface-cli

huggingface-cli 是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。

1. 安装依赖

pip install -U huggingface_hubCopy

2. 设置环境变量

Linux

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comCopy

Windows Powershell

$env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com"Copy

建议将上面这一行写入 ~/.bashrc。

3.1 下载模型

huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir gpt2Copy

3.2 下载数据集

huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download wikitext --local-dir wikitextCopy

可以添加 --local-dir-use-symlinks False 参数禁用文件软链接，这样下载路径下所见即所得，详细解释请见上面提到的教程。

方法三：使用 hfd

hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。

1. 下载hfd

wget https://hf-mirror.com/hfd/hfd.sh
chmod a+x hfd.shCopy

2. 设置环境变量

Linux

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comCopy

Windows Powershell

$env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com"Copy

3.1 下载模型

./hfd.sh gpt2 --tool aria2c -x 4Copy

3.2 下载数据集

./hfd.sh wikitext --dataset --tool aria2c -x 4Copy

方法四：使用环境变量（非侵入式）

非侵入式，能解决大部分情况。huggingface 工具链会获取HF_ENDPOINT环境变量来确定下载文件所用的网址，所以可以使用通过设置变量来解决。

HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com python your_script.pyCopy

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。

小节

huggingface 上的模型与数据集的下载方式有很多种，这里小编只为推荐了hf-mirror镜像站的使用方式，后面还有其他其他几种方式，小编会陆续放出，同学们可以根据自己的实际情况自行选择。

小编是一名热爱人工智能的专栏作者，致力于分享人工智能领域的最新知识、技术和趋势。这里，你将能够了解到人工智能的最新应用和创新，探讨人工智能对未来社会的影响，以及探索人工智能背后的科学原理和技术实现。欢迎大家点赞，评论，收藏，让我们一起探索人工智能的奥秘，共同见证科技的进步！