利用 HuggingFace 官方的下载工具 huggingface-cli 和 hf_transfer 从 HuggingFace 镜像站上对模型和数据集进行高速下载。
从HuggingFace上获取到所需模型名,例如 lmsys/vicuna-7b-v1.5
:
python hf_download.py --model lmsys/vicuna-7b-v1.5 --save_dir ./hf_hub
注意事项:
(1)脚本内置通过 pip 自动安装 huggingface-cli 和 hf_transfer。如果 hf_transfer 版本低于 0.1.4 则不会显示下载进度条,可以手动更新:
pip install -U hf-transfer -i https://pypi.org/simple
(2)若指定了 save_dir
,下载过程中会将文件先暂存在 transformers 的默认路径~/.cache/huggingface/hub
中,下载完成后自动移动到--save_dir
指定目录下,因此需要在下载前保证默认路径下有足够容量。
下载完成后使用 transformers 库加载时需要指定保存后的路径,例如:
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-generation", model="./hf_hub/models--lmsys--vicuna-7b-v1.5")
若不指定 save_dir
则会下载到默认路径~/.cache/huggingface/hub
中,这时调用模型可以直接使用模型名称 lmsys/vicuna-7b-v1.5
。
(3)若不想在调用时使用绝对路径,又不希望将所有模型保存在默认路径下,可以通过软链接的方式进行设置,步骤如下:
- 先在任意位置创建目录,作为下载文件的真实存储位置,例如:
mkdir /data/huggingface_cache
- 若 transforms 已经在默认位置
~/.cache/huggingface/hub
创建了目录,需要先删除:rm -r ~/.cache/huggingface
- 创建软链接指向真实存储目录:
ln -s /data/huggingface_cache ~/.cache/huggingface
- 之后运行下载脚本时无需指定
save_dir
,会自动下载至第一步创建的目录下:python hf_download.py --model lmsys/vicuna-7b-v1.5
- 通过这种方式,调用模型时可以直接使用模型名称,而不需要使用存储路径:
from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="lmsys/vicuna-7b-v1.5")
和下载模型同理,以 zh-plus/tiny-imagenet
为例:
python hf_download.py --dataset zh-plus/tiny-imagenet --save_dir ./hf_hub
--model
: huggingface上要下载的模型名称,例如--model lmsys/vicuna-7b-v1.5
--dataset
: huggingface上要下载的数据集名称,例如--dataset zh-plus/tiny-imagenet
--save_dir
: 文件下载后实际的存储路径--token
: 下载需要登录的模型(Gated Model),例如meta-llama/Llama-2-7b-hf
时,需要指定hugginface的token,格式为hf_****
--use_hf_transfer
: 使用 hf-transfer 进行加速下载,默认开启(True), 若版本低于开启将不显示进度条。--use_mirror
: 从镜像站 https://hf-mirror.com/ 下载, 默认开启(True), 国内用户建议开启