Hugging Face 提供了丰富的预训练模型和数据集，而且使用 Hugging Face 提供的
from_pretrained()方法可以轻松加载它们，但是，模型和数据集文件通常体积庞大，用默认方法下载起来非常花时间。本文将指导你如何使用 HFD（Hugging Face Downloader） 来高效地下载 Hugging Face 上的模型和数据集。HFD 是一个轻量级的下载工具，支持多线程下载和镜像加速。
文章目录
准备工作
在开始之前，请确保你的系统已经安装了以下工具（如果安装可以跳过下面的安装命令）：
- Git：版本控制系统，用于管理代码和大文件。
- Wget 或 Curl：用于下载脚本和文件。
- Aria2c（可选）：一个支持多线程下载的下载工具，可以进一步提升下载速度。
所需工具安装
1. 安装 Git
首先，你需要安装 Git 版本控制系统。如果你的系统还没有安装 Git，可以通过以下命令进行安装：
-
Linux (Ubuntu)：
sudo apt-get update sudo apt-get install git -
macOS：
brew install git -
Windows：
从 Git for Windows 下载并安装。
2. 安装 Wget 或 Curl
HFD 脚本依赖于 wget 或 curl 来下载资源，确保你至少安装了其中之一：
-
Linux (Ubuntu)：
sudo apt-get install wget curl -
macOS：
brew install wget curl -
Windows：
从 Wget for Windows 或 Curl 官方网站 下载并安装。
3. 安装 Aria2c
为了使用多线程下载提升速度，我们推荐安装 aria2c 下载工具：
-
Linux (Ubuntu)：
sudo apt-get install aria2 -
macOS：
brew install aria2 -
Windows：
从 Aria2 官方网站 下载并安装。
安装 Git LFS
Git LFS 用于处理和管理大文件，确保你能够顺利下载 Hugging Face 上的模型和数据集。
Linux
安装 Git LFS，这里以 Ubuntu 为例：
sudo apt-get update
sudo apt-get install git-lfs
安装完成后，初始化 Git LFS：
git lfs install
macOS
使用 Homebrew 安装 Git LFS：
brew install git-lfs
git lfs install
Windows
- 下载并安装 Git for Windows。
- 下载 Git LFS 安装程序：Git LFS 官方下载页面。
- 运行安装程序并初始化 Git LFS：
git lfs install
HFD_114">安装 HFD
HFD 是一个用于加速 Hugging Face 资源下载的脚本工具。以下是安装和配置步骤。
HFD_118">下载 HFD
使用 wget 下载 HFD 脚本：
wget https://hf-mirror.com/hfd/hfd.sh
如果你使用的是 curl，可以使用以下命令：
curl -O https://hf-mirror.com/hfd/hfd.sh
执行权限
下载完成后，给脚本增加执行权限：
chmod a+x hfd.sh
配置环境变量
为了让 HFD 能够正确地使用镜像加速下载，你需要设置 HF_ENDPOINT 环境变量。根据你使用的操作系统，设置方法有所不同。
Linux
在终端中运行以下命令：
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
为了让环境变量在每次启动终端时自动生效，可以将上述命令添加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件中：
echo 'export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
Windows PowerShell
在 PowerShell 中运行以下命令：
$env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com"
为了让环境变量在每次启动 PowerShell 时自动生效，可以将上述命令添加到 PowerShell 配置文件中（通常位于 Documents\PowerShell\Microsoft.PowerShell_profile.ps1）：
Add-Content -Path $PROFILE -Value '$env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com"'
HFD__173">使用 HFD 下载模型
HFD 提供了一种简便的方法来下载 Hugging Face 上的预训练模型。以下是下载 gpt2 模型的步骤。
下载 GPT-2 模型
在终端中运行以下命令：
./hfd.sh gpt2 --tool aria2c -x 4
参数说明
gpt2：要下载的模型名称，对应替换为你自己想下载的。--tool aria2c：指定使用aria2c作为下载工具，以支持多线程下载。-x 4：设置aria2c的最大连接数为 4，以加快下载速度，你可以设置得更高。
运行（-x 16）：
导入模型
假设下载完之后保存在当前目录的gpt2文件夹下，可以使用以下命令直接导入，注意 AutoModelForCausalLM 仅用于当前模型，你需要根据实际情况进行替换：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 设置模型和分词器的本地路径
model_path = "./gpt2"
# 加载模型和分词器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
# 测试模型加载是否成功
input_text = "Hello, how are you?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
# 使用模型生成文本
outputs = model.generate(**inputs)
# 解码输出
output_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(output_text)
如果下载的是量化模型
如果你使用了 4-bit 或 8-bit 量化技术（如在 HFD 中使用 quantization_config），那么需要额外配置量化参数，可以使用 Hugging Face 的 bitsandbytes 库加载量化后的模型。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers import BitsAndBytesConfig
model_path = "./gpt2"
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, # 或 torch.bfloat16
bnb_4bit_use_double_quant=True,
bnb_4bit_quant_type='nf4' # 使用的量化类型
)
# 加载模型和分词器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
quantization_config=quantization_config
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
# 测试量化模型
input_text = "Hello, how are you?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
output_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(output_text)
HFD__253">使用 HFD 下载数据集
类似于下载模型，HFD 也支持下载 Hugging Face 上的各种数据集。以下是下载 wikitext 数据集的步骤。
下载 WikiText 数据集
在终端中运行以下命令：
./hfd.sh wikitext --dataset --tool aria2c -x 4
参数说明
wikitext：要下载的数据集名称，对应替换为你自己想下载的。--dataset：指定下载数据集。--tool aria2c和-x 4：同上，使用aria2c进行多线程下载。
参考链接
HF-Mirror
