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# 本地机器生成ssh key
# step1:安装git
brew install git
# step2:验证git是否成功下载
git version
# git version 2.31.1
# step3:配置账号(如已经配置,直接跳到step5)
git config --global user.email "你的邮箱"
# 一路回车,就不需要每次记密码了
# step4:生成公共密钥
ssh-keygen -t rsa
# step5:查看密钥
cat ~/.ssh/id_rsa.pub
复制上述生成的密钥在huggingface网站中配置,进入settings->SSH and GPG Keys->Add SSH Key,添加生成的密钥即可;查看ssh是否正常链接
ssh -T git@hf.co
# Hi XXX, welcome to Hugging Face.
然后安装LFS:
git lfs install
进入settings->Access Tokens生成个人的Acces Token;
# 先下载基础文件,跳过大文件
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/google-bert/bert-base-chinese
# 然后逐个下载LFS大文件,记得把链接中的blob更改成resolve
sudo wget https://huggingface.co/bert-base-chinese/resolve/main/pytorch_model.bin
# * 下载Llama3仓库:https://github.com/meta-llama/llama3
git clone git@github.com:meta-llama/llama3.git
# 进入llama3
cd llama3
# 运行download脚本
bash download.sh
# 填写邮箱或官网提供的链接
# Enter the URL from email: 你的私密链接
# 填写要下载的模型链接
# Enter the list of models to download without spaces (8B,8B-instruct,70B,70B-instruct), or press Enter for all: 你要下载的预训练模型
# 跳过大文件下载基础文件
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://你的名字:你的accesstoken@huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B
# 逐个下载大文件
# 1. 账户密码的方式下载(已经不支持了)
# sudo wget https://你的名字:你的密码@huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B/resolve/main/model-00001-of-00004.safetensors
# 2. access token的方式,记得把blob改成resolve
wget --header="Authorization: Bearer 你的token" https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B/resolve/main/model-00001-of-00004.safetensors
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