下载模型

集成库

如果 Hub 上的模型与支持的库相关联，则只需几行代码即可加载该模型。有关访问模型的信息，您可以在模型页面上单击“在库中使用”按钮，以查看如何操作。例如，distilbert/distilgpt2展示了如何在 🤗 Transformers 中使用该模型。

使用 Hugging Face 客户端库

您可以使用huggingface_hub 库创建、删除、更新和检索仓库的信息。您还可以从仓库下载文件或将其集成到您的库中！例如，您可以使用几行代码快速加载 Scikit-learn 模型。

from huggingface_hub import hf_hub_download
import joblib

REPO_ID = "YOUR_REPO_ID"
FILENAME = "sklearn_model.joblib"

model = joblib.load(
    hf_hub_download(repo_id=REPO_ID, filename=FILENAME)
)

使用 Git

由于模型中心上的所有模型都是 Git 仓库，因此您可以通过运行以下命令将模型克隆到本地

git lfs install
git clone git@hf.co:<MODEL ID> # example: git clone git@hf.co:bigscience/bloom

如果您对特定模型仓库拥有写入权限，您还可以提交并推送对模型的修改。

将您的 SSH 公钥添加到您的用户设置中以推送更改和/或访问私有仓库。

更快的下载

如果您在具有高带宽的机器上运行，可以使用hf_transfer 来提高下载速度，这是一个基于 Rust 的库，专门用于加速与 Hub 之间的文件传输。

pip install huggingface_hub[hf_transfer]
HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 huggingface-cli download ...