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- # 1.安装huggingface_hub
- # pip install huggingface_hub
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- import os
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- from huggingface_hub import snapshot_download
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- print('downloading entire files...')
- # 注意,这种方式仍然保存在cache_dir中
- snapshot_download(repo_id="ibrahimhamamci/CT-RATE", repo_type="dataset",
- local_dir="本地路径",
- local_dir_use_symlinks=False, resume_download=True,
- token='hf_***')
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- # 使用cache_dir参数,将模型/数据集保存到指定“本地路径”
- snapshot_download(repo_id="ibrahimhamamci/CT-RATE", repo_type="dataset",
- cache_dir="本地路径",
- local_dir_use_symlinks=False, resume_download=True,
- token='hf_***')
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- # download single file...,下载单个文件
- # from huggingface_hub import hf_hub_download
- # hf_hub_download(repo_id="ibrahimhamamci/CT-RATE", filename='config.json',
- # repo_type="dataset",
- # local_dir="/home/miao/data/dataset/CT-RATE/dataset/train",
- # local_dir_use_symlinks=False, resume_download=True,
- # force_download=False, subfolder='dataset/train/train_10006')
注意事项:
- # 1.安装huggingface-cli
- # pip install -U "huggingface[cli]"
- # 命令行输入:huggingface-cli -h,可以查看对应的帮助文档
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- # 2.下载模型
- # 注意,模型仍然保存在cache_dir文档中
- huggingface-cli download --token hf_*** --resume-download meta-llama/Llama-2-7b-hf --local-dir Llama-2-7b-hf
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- # 3.下载数据集
- # 这种方式,数据集会保存到"/home/local-dir/"中
- huggingface-cli download --repo-type dataset --token hf_** --resume-download ibrahimhamamci/CT-RATE --cache-dir /home/local-dir --local-dir-use-symlinks False
注意:当下载大规模数据集时,中途可能由于一些特殊原因,导致下载中断。但重新输入下面这个命令,仍然能继续下载(而不是重头开始下载)
- # 3.下载数据集
- # 这种方式,数据集会保存到"/home/local-dir/"中
- huggingface-cli download --repo-type dataset --token hf_** --resume-download ibrahimhamamci/CT-RATE --cache-dir /home/local-dir --local-dir-use-symlinks False
1.若需要将数据集/模型放在指定路径,需要指定"cache-dir"参数,而不是“local-dir”
2.直接从huggingface中下载对应的模型和数据集,需要外网。因此可以使用国内镜像“HF-Mirror - Huggingface 镜像站”
3.个人推荐使用huggingface-cli下载大规模数据集或者模型
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