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前言一、Hugging face是什么？二、准备工作三、下载整个仓库或单个大模型文件1. 下载整个仓库2. 下载单个大模型文件 总结附录

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前言

Hugging face 资源很不错，可是国内下载速度很慢，动则GB的大模型，下载很容易超时，经常下载不成功。很是影响玩AI的信心。（有人说用迅雷啊，试试就知道有无奈。）

经过多次测试，终于搞定了下载，即使超时也可以继续下载。真正实现下载无忧！究竟如何实现？且看本文分解。

再有模型下不了的，请移步：

【AI之路】使用huggingface_hub通过huggingface镜像站hf-mirror.com下载大模型（附代码，实现大模型自由）

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一、Hugging face是什么？

Hugging face 起初是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，本来打算创业做聊天机器人，在Github上开源了一个Transformers库，虽然聊天机器人业务没搞起来，但是他们的这个库在机器学习社区迅速大火起来。目前已经共享了超100,000个预训练模型，10,000个数据集。俨然陈国了AI开发者的GitHub，提供了模型、数据集（文本|图像|音频|视频）、类库（比如transformers|peft|accelerate）、教程等。

官网网址：https://huggingface.co/

二、准备工作

安装pip install huggingface_hub安装huggingface_hub包

C:\Users\Administrator>pip install huggingface_hubRequirement already satisfied: huggingface_hub in d:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (0.13.2)Requirement already satisfied: pyyaml>=5.1 in d:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from huggingface_hub) (6.0)Requirement already satisfied: typing-extensions>=3.7.4.3 in d:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from huggingface_hub) (4.4.0)Requirement already satisfied: packaging>=20.9 in d:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from huggingface_hub) (22.0)Requirement already satisfied: requests in d:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from huggingface_hub) (2.28.2)Requirement already satisfied: tqdm>=4.42.1 in d:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from huggingface_hub) (4.64.1)Requirement already satisfied: filelock in d:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from huggingface_hub) (3.12.0)Requirement already satisfied: colorama in d:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from tqdm>=4.42.1->huggingface_hub) (0.4.6)Requirement already satisfied: charset-normalizer<4,>=2 in d:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from requests->huggingface_hub) (2.0.4)Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in d:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from requests->huggingface_hub) (3.4)Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in d:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from requests->huggingface_hub) (2022.12.7)Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in d:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from requests->huggingface_hub) (1.26.14)C:\Users\Administrator>

三、下载整个仓库或单个大模型文件

找到自己需要下载的仓库，红色框即是repo_id ，选择蓝色框即可查看仓库内文件。

1. 下载整个仓库

使用snapshot_download下载整个仓库快照，如下几个参数注意下：

allow_patterns选择需要下载的文件类型，通过ignore_patterns设置需要忽略的文件类型。resume_download=True，表示允许断点续传，整个很有必要。etag_timeout=100，超时阈值，默认10秒，这里自己根据情况修改。

更多参数详情可访问：https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.16.3/guides/download

import timefrom huggingface_hub import snapshot_downloadrepo_id = "LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b"local_dir = 'd:/ai/models1'cache_dir = local_dir + "/cache"while True: try: snapshot_download(cache_dir=cache_dir, local_dir=local_dir, repo_id=repo_id, local_dir_use_symlinks=False, resume_download=True, allow_patterns=["*.model", "*.json", "*.bin", "*.py", "*.md", "*.txt"], ignore_patterns=["*.safetensors", "*.msgpack", "*.h5", "*.ot",], ) except Exception as e : print(e) # time.sleep(5) else: print('下载完成') break

2. 下载单个大模型文件

个别情况下，我们只需要下载大模型文件，不需要下载整个项目仓库，使用hf_hub_download进行下载即可。参数设置同上解释。

import timefrom huggingface_hub import hf_hub_downloadrepo_id = "BlinkDL/rwkv-4-pile-7b" # 仓库IDlocal_dir = 'd:/ai/models2'cache_dir = local_dir + "/cache"filename= "RWKV-4-Pile-7B-Chn-testNovel-done-ctx2048-20230404.pth"while True: try: hf_hub_download(cache_dir=cache_dir, local_dir=local_dir, repo_id=repo_id, filename=filename, local_dir_use_symlinks=False, resume_download=True, etag_timeout=100 ) except Exception as e : print(e) # time.sleep(5) else: print('下载完成') break

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总结

几经测试，终于搞定了模型下载，以后再也不用为下载大文件发愁了。

踩坑无数，撰文只为各位博友少走弯路。

觉得有帮助，发动小手点个赞，谢谢！

附录

huggingface中文社区

https://huggingface.co/blog/zh