Hugging Face 下载模型指南：手把手教你玩转

Hugging Face 下载模型指南：手把手教你玩转

Hugging Face 已成为 NLP 和 AI 开发者的必备工具，它提供了丰富的预训练模型，帮助我们快速进行模型训练与推理。但是，如何高效地将模型下载到本地？

👉 你可以选择：

• • Hugging Face CLI 下载：适合直接下载模型文件，无需写代码。
• • Python 代码下载：适合在项目中动态加载和缓存模型。

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方法一

使用 Hugging Face CLI 下载模型

🛠️ 第 1 步：安装 Hugging Face CLI 工具

打开 命令行（cmd 或 PowerShell），输入以下命令进行安装：

pip install huggingface_hub

说明：

• • huggingface_hub 模块包含 huggingface-cli，用于从 Hugging Face 下载模型文件。

🔐 第 2 步：登录 Hugging Face 账户（仅限私有模型）

如果你要下载 私有模型 或使用高权限 API 访问，需要登录 Hugging Face 账户。

huggingface-cli login

获取 Access Token：

• • 访问 Hugging Face 账户页面。
• • 选择 New Token 并生成一个具有 Read 权限的 Token。

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• • 在 CLI 提示中粘贴 Token：

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📥 第 3 步：下载模型

使用 huggingface-cli download 下载模型：

huggingface-cli download shibing624/text2vec-base-chinese

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模型文件将保存在 ~/.cache/huggingface/hub 目录，windows的就是在 C:\Users\<你的用户名>\.cache\huggingface\hub 目录。

如果你希望将模型下载到自定义路径，可以使用 --cache-dir 参数：

huggingface-cli download shibing624/text2vec-base-chinese --cache-dir ./my_model

方法二

通过 Python 代码下载模型

🛠️ 第 1 步：安装必要的依赖

在 Windows 系统上，同样需要安装 transformers 和 huggingface_hub：

pip install transformers huggingface_hub

说明：

• • transformers：用于加载预训练模型。
• • huggingface_hub：提供下载和管理模型的 API。

📥 第 二 步：通过 Python 下载模型

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

# 模型名称，例如 "shibing624/text2vec-base-chinese"
model_name = "shibing624/text2vec-base-chinese"

# 下载并加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

# 保存到自定义路径（可选）
model.save_pretrained("./my_model")
tokenizer.save_pretrained("./my_model")

说明：

• • 模型会缓存在 C:\Users\<你的用户名>\.cache\huggingface\hub 目录下。
• • model.save_pretrained() 可将模型保存到自定义路径（如 ./my_model）。
• Hugging Face 官方文档
• Hugging Face CLI 快速入门

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作者：神的孩子都在歌唱 转载说明：务必注明来源，附带本人博客连接