从huggingface手动下载模型并加载的问题_huggingface git下载的模型和load加载cathe模型不一样

由于经常下载别人的开源模型来做一些自己的小工具，苦于下载速度慢、环境配置繁琐的问题，希望能够手动下载模型并且把模型放在跟项目一起的文件夹，所以在这里总结一下经验。

示例代码

（来自开源项目https://github.com/OleehyO/TexTeller）

只需关注其中的 def from_pretrained(cls, model_path)和 def get_tokenizer(cls, tokenizer_path）

from pathlib import Path
from models.globals import (
    VOCAB_SIZE,
    FIXED_IMG_SIZE,
    IMG_CHANNELS,
)
from transformers import (
    ViTConfig,
    ViTModel,
    TrOCRConfig,
    TrOCRForCausalLM,
    RobertaTokenizerFast,
    VisionEncoderDecoderModel,
)

class TexTeller(VisionEncoderDecoderModel):
    REPO_NAME = 'OleehyO/TexTeller'
    def __init__(self, decoder_path=None, tokenizer_path=None):
        encoder = ViTModel(ViTConfig(
            image_size=FIXED_IMG_SIZE,
            num_channels=IMG_CHANNELS
        ))
        decoder = TrOCRForCausalLM(TrOCRConfig(
            vocab_size=VOCAB_SIZE,
        ))
        super().__init__(encoder=encoder, decoder=decoder)
    
    # 关注下面两个函数---------------------！！！
    @classmethod
    def from_pretrained(cls, model_path: str = None):	
        if model_path is None or model_path == 'default':
            return VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained(cls.REPO_NAME)
        model_path = Path(model_path).resolve()
        return VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained(str(model_path))

    @classmethod
    def get_tokenizer(cls, tokenizer_path: str = None) -> RobertaTokenizerFast:
        if tokenizer_path is None or tokenizer_path == 'default':
            return RobertaTokenizerFast.from_pretrained(cls.REPO_NAME)
        tokenizer_path = Path(tokenizer_path).resolve()
        return RobertaTokenizerFast.from_pretrained(str(tokenizer_path))
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模型权重的下载靠的是这样一行代码：（参考：huggingface官方文档）

VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained(str(model_path))
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往前追溯可以发现model_path就是REPO_NAME = 'OleehyO/TexTeller'
而VisionEncoderDecoderModel是一个在transformers库中定义的类

而当你把OleehyO/TexTeller这个链接放到浏览器里打开，可以发现，这就是开源项目在huggingface里的位置！

点到“Files”里面就包含了所有需要下载的文件，点击下载按钮就可以一个个手动下载下来了。（注意，所有文件都要下载下来并放在一个文件夹，不能只下载权重文件）

但是你突然发现，这里好像有两个很大的模型权重文件，一个是.safetensors，一个是.bin，两个文件的区别是什么呢？自己查。要下载哪个呢？经我的测试两个都能用，任意下载一个就好了。

接下来的问题是如何让from_pretrained()加载我们下载下来的文件

在默认情况下，from_pretrained(path)会自动从线上的开源项目里下载文件，下载下来的文件会存放在C:\Users\<用户名>\.cache\huggingface\hub，这里的<用户名>不同电脑各不相同，按下图方式查找（我的用户名是pc）

那么如何加载自己下载的文件呢？把from_pretrained(path)里的path改成本地路径就好了。

在我的示例中，我把下载下来的文件放在了名为load_model的文件夹，并把文件夹放在了工作目录的下级。（这意味着这个文件夹的相对路径是'./load_model'）

然后我在代码中这样修改REPO_NAME = './load_model'，也就是把'OleehyO/TexTeller'改成了 './load_model'，这时运行

VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained(str(model_path))
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实际上就是运行

VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained('./load_model')
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程序会从本地的load_model文件夹加载文件。此时就已经大功告成了。

但接下来我想知道from_pretrained()到底是如何解析这个地址的？因为'OleehyO/TexTeller'本身也可以作为一个相对路径来解读，但为什么这里却直接从线上加载了呢？难道是因为少了个./ ？

经过我的测试

• 当'OleehyO/TexTeller'这个相对路径在本地存在时，程序会优先在本地寻找文件，假如文件不存在，就会报错。假如文件存在则成功运行。
• 当'OleehyO/TexTeller'这个相对路径在本地不存在时，就会到线上寻找项目，加载过程就是一开始那样。

所以这跟./ 没有关系，纯粹取决于你文件夹路径存不存在罢了。