​简介

一片白云横谷口，几多归鸟尽迷巢。

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖铁观音的小男孩。本系列主要基于过往经历，总结当时自身环境中实操经验。倘若能够顺便帮到他人，也是善莫大焉。

本文主要介绍如何从huggingface上下载业界最先进、最前沿的模型和数据。极力推荐本文的下载方式，这是因为这种方式支持断点续传，而且会自动重试。即使，真的由于网络或者其他原因导致下载中断，也可以通过再次执行同样的命令，实现断点续传，持续下载。

准备工作

pip3 install -U huggingface_hub hf-transfer -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple

环境配置

如果国内无法直接访问 https://huggingface.co/，那么可以设置镜像网址hf-mirror.com。在终端命令行中执行以下命令：

# 可根据实际需要，设置不同的镜像或者代理地址
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

另外，可以尝试设置：

export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1  
# 如果设置之后，下载模型报这个相关的错误，可设置为0

这里多说两句。设置环境变量HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 用于启用 Hugging Face Hub 的文件传输功能。当从 Hugging Face Hub 下载模型或其他资源时，这个设置可以提高下载速度。

具体来说，当设置了该环境变量后，Hugging Face Hub 将使用更高效的文件传输协议来下载资源，而不是使用默认的 HTTP 请求方式。这种优化的传输协议能够显著提高下载大型文件的速度，尤其是在网络环境较好的情况下。

需要注意的是，由于一些网络环境的限制(如代理、防火墙等),优化的文件传输协议可能无法正常工作。在这种情况下，您可以取消设置该环境变量，以使用默认的下载方式。

总的来说，设置 HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 是为了提高从 Hugging Face Hub 下载大型模型和数据集时的传输速度，但并非所有网络环境都能受益于此优化。如果下载速度没有明显提升或出现问题，可以取消该设置。

更多细节可以参考官方说明：

https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.24.6/package_reference/environment_variables#hfhubenablehftransfer

下载模型

huggingface-cli download --resume-download --local-dir-use-symlinks False $model_id --local-dir /你的下载目录/$model_id/

这里的$model_id就是你在模型下载页面，如下红色箭头拷贝的内容：

具体到，https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct 这个页面，model_id值为Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct

下载数据

至于下载数据，只需要多一个参数--repo-type dataset，其他的与下载模型一致。比如，想要下载 https://huggingface.co/datasets/Hello-SimpleAI/HC3 上的数据，则

huggingface-cli download --resume-download --repo-type dataset --local-dir-use-symlinks False Hello-SimpleAI/HC3 --local-dir /你存放数据的目录/Hello-SimpleAI/HC3

总结

本文简要介绍如何便捷地从huggingface上下载模型。该方式从小编自身的实践来看，是目前最为便捷的，特别是支持断点续传的功能，特别符合我们的网络环境。