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Svtter/huggingface-downloader

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国内用户 HuggingFace 高速下载

forked from https://github.com/LetheSec/HuggingFace-Download-Accelerator

利用 HuggingFace 官方的下载工具 huggingface-clihf_transferHuggingFace 镜像站上对模型和数据集进行高速下载。


12/17/2023 update: 新增 --include--exlucde参数,可以指定下载或忽略某些文件。

  • 下载指定的文件: --include "tokenizer.model tokenizer_config.json"
  • 下载某一类文件: --include "*.bin"
  • 不下载指定文件: --exclude "*.md"
  • 也可以同时使用: --include "*.json" --exclude "config.json"

Usage

下载模型

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

如果下载需要授权的模型,例如 meta-llama 系列,则需要指定 --token 参数为你的 Huggingface Access Token。

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

如出现 huggingface-cli: error 问题,尝试重新安装:

pip install -U huggingface_hub

如出现关于 hf_transfer的报错,可以通过--use_hf_transfer False参数关闭hf_transfer。

(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")

下载数据集

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

参数说明

  • --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
  • --include: 下载指定的文件,例如 --include "tokenizer.model tokenizer_config.json"--include "*.bin 下载
  • --exclude: 不下载指定的文件,与include用法一致,例如 --exclude "*.md"

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