如何用hugging face hub一键下载模型并将模型转换为gguf格式（支持自定义量化）_lmstudio chapt4all 文件格式 gguf lfs

如何在hugging face hub一键下载模型并将模型转换为gguf格式（支持自定义量化）

作者：申非

第一步：在【hugging face】网站上寻找到支持模型列表中的模型的  相对地址

如：

第二步：克隆llama.cpp并编译

make的安装使用可以看【在windows上安装make - 知乎 (zhihu.com)】。然后使用make编译【llama】

第三步：环境配置

进入本地【E:\llamaapp\llama.cpp】文件夹（llama.cpp文件夹），在当前环境下将【llama】依赖包安装好

pip install -r requirements.txt

并导入【huggingface_hub】

pip install huggingface_hub

如果C盘内存不充足，可以更换缓存地址，即添加系统变量

【HF_HUB_CACHE = ‘你自己设定的缓存地址’】

如：

第四步：在llama.app文件夹下，创建并运行【Hub_download.py】文件，下载模型

结合第一步的相对地址填入参数【model_addr】中

创建Hub_download.py文件代码内容如下：

 （更新）目前需要加入login()用access tokens登录才可以获取模型下载权限。token获取可以参考：仓库申请报错：Cannot access gated repo for url https://huggingface.co/api-CSDN博客

​
 
from huggingface_hub import snapshot_download
 
from huggingface_hub import login
 
#目前需要输入access token确认登陆
login()
 
#自行选择模型，自行修改下面参数（第一步的相对地址）
model_addr = 'Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat'
 
#提取模型库名和模型名称
model_repo = model_addr.split('/')[0]
model_name = model_addr.split('/')[1]
 
# 下载模型
snapshot_download(
repo_id=f"{model_addr}",
 
#去除tensorflow的模型，只下载pytorch模型
ignore_patterns=["*.h5", "*.ot", "*.msgpack"],
 
#模型存储地址
local_dir=f"E:\\llamaapp\\llama.cpp\\models\\{model_repo}\\{model_name}",
)
​

然后在llama.app文件夹的【cmd】下执行命令：

python Hub_download.py

如果有其他需求可以自行修改该上面Hub_download.py文件内容。（参考hub官方文档：Manage your Space (huggingface.co)）

运行后会要求输入个人的access tokens，获取方式上文已提到。

运行结果：

期间由于网络问题可能会出现timed out，但会自动继续下载（只要网络良好）

出现这样是正常情况：

下载完成：

每次下载完，模型就存储在了models文件夹下

下载完成的话，缓存【modelcache】里面选中的文件就可以删除了（所有文件都可以删除）

第五步：完成模型的转换和量化,转换为【gguf】格式（支持部分大语言模型）

我当前需要转化的模型所在文件夹为【\models\microsoft\phi-2】

我尝试了采用convert.py文件失败，所以采用convert-hf-to-gguf.py，成功

命令为：

Python convert-hf-to-gguf.py .\models\microsoft\phi-2

出现以下一系列tensor转换，等待完成就成功了

接着在模型文件夹下可以看到【gguf】文件

第六步：量化（可跳过）

量化就是减少模型所占内存的大小，量化位数越少，模型占有内存越小，但相对可能模型表现会更差，所以建议在模型过大的时候可以适当采用。

在此我尝试使用，但是失败了，有的模型可能不支持量化操作

量化命令（【quantize + gguf文件地址 + 量化位数】），如：

【quantize .\models\microsoft\phi-2\ggml-model-f16.gguf q8_0】

可以先用【quantize + gguf文件地址】查看可以选择的量化程度：

我在这里选择6位量化【quantize .\models\microsoft\phi-2\ggml-model-f16.gguf Q6_K】，结果：

量化完成后，模型文件夹里面又有了一个量化后的模型文件：

第七步：运行模型推理

命令：

【main -m .\models\microsoft\phi-2\ggml-model-Q6_K.gguf --prompt "please introduce yourself" --n-predict 50】

结果：

另外，gguf格式可以直接放入lm studio进行页面问答

好的，能看到这里的小伙伴都是大牛了，我也是花了好长时间才跑成功的。再接再厉哦！！

参考文章：

大模型部署工具 llama.cpp – 陈少文的网站 (chenshaowen.com)

https://www.chenshaowen.com/blog/llama-cpp-that-is-a-llm-deployment-tool.html

如何优雅的下载huggingface-transformers模型 - 知乎 (zhihu.com)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/475260268

windows 下跑一波 llama.cpp - 知乎 (zhihu.com)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/686638968

在windows上安装make - 知乎 (zhihu.com)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/630244738

Manage your Space (huggingface.co)

https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.0.rc0/guides/manage-spaces

使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试 - 知乎 (zhihu.com)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/682585600