download_model.py镜像加速与断点续传下载 LLM 模型【免费下载链接】llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程在线阅读地址https://datawhalechina.github.io/llm-universe/项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-universellm-universe 是一套面向初学者的 LLM 应用开发教程多个 RAG 案例都依赖本地 Embedding 模型。手动从 Hugging Face 拉取模型时国内网络经常慢或中断。项目里的 download_model.py 把这件事压缩成一条命令自动切换 hf-mirror.com 镜像、开启断点续传模型直接落到本地目录供后续代码加载。它适合解决什么脚本出现在 notebook/附/ 下两个课程配套目录SCNet 与 DW 高校行各不到十行做的事一致先把下载端点指到国内镜像再执行 huggingface-cli 下载命令。适合它的场景课程 Demo 首次运行前准备模型文件网络不稳定下载中断后需要继续同一批实验要重复或成批地准备模型手动操作时export 镜像变量 敲完整 CLI 参数这两步容易漏脚本把它们固定下来可以反复执行。RAG 应用里Embedding 负责把文档和问题变成向量再检索本地模型是绕不开的一环模型下载就是它的前置步骤。最小可用示例 先给结论装好依赖在课程目录里运行一次脚本就会得到完整的模型目录。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-universe cd llm-universe/notebook/附/SCNet pip install -r ../../../requirements.txt huggingface_hub python download_model.py终端会滚动输出下载进度。完成后当前目录多出embedding_model_small里面有 config.json、模型权重文件和分词器文件——这正是 SCNet 案例 streamlit_app.py 加载模型所用的目录。另外真正加载模型还需要 torch 与 transformers教程 notebook 里有对应的安装步骤。按场景使用换个模型或换个目录脚本第 7 行就是一条完整下载命令替换模型名和--local-dir即可os.system(huggingface-cli download --resume-download BAAI/bge-large-en-v1.5 --local-dir bge_large)注意改过--local-dir后加载模型处也要同步改目录名否则后续会报路径不存在。一次准备多个模型多个实验要不同模型时把模型名 目标目录写成列表循环执行同一条命令每条都保留--resume-download。这样每个模型各自断点续传某一个卡住不影响其他。下载结果如何被使用模型目录直接对接课程代码SCNet 案例streamlit_app.py 中model_name_or_path写的是embedding_model_small启动 RAG 问答前必须先跑下载脚本DW 高校行对应目录名是embedding_modellangchain_demo.ipynb 正文也明确写了在终端 python download_model.py这一步界面本身不复杂关键前置条件就是模型已经在本地目录里。常见卡点 ⚠️现象可能原因处理下载中断、卡住网络波动国内访问官方仓库不稳定直接重跑脚本--resume-download会续传想彻底重来就删掉目标目录提示找不到 huggingface-cli未安装 huggingface_hubpip install huggingface_hub必要时重开终端脚本没报错后续加载模型却失败在错误目录执行或目录名与代码不一致在课程目录内运行核对 streamlit_app.py 的model_name_or_path磁盘空间告警模型体积大于预期下载前先看剩余空间不用的模型目录及时清理hf-mirror.com 连接超时镜像站偶发波动稍后重跑或临时注释掉脚本第 4 行改走官方端点下一步模型跑通后接着 C3 搭建知识库 与 C4 构建 RAG 应用 两章走完文档切分、向量化、检索的完整链路想弄清模型如何接入 LangChain读 附LangChain自定义Embedding封装讲解可以继续尝试换一个参数更大的 Embedding 模型下载下来对比检索召回效果是否有提升【免费下载链接】llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程在线阅读地址https://datawhalechina.github.io/llm-universe/项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-universe创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 
长河君 · 2026/9/12 9:29:15 · 阅读 1.2k download_model.py：镜像加速与断点续传下载 LLM 模型
download_model.py镜像加速与断点续传下载 LLM 模型【免费下载链接】llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程在线阅读地址https://datawhalechina.github.io/llm-universe/项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-universellm-universe 是一套面向初学者的 LLM 应用开发教程多个 RAG 案例都依赖本地 Embedding 模型。手动从 Hugging Face 拉取模型时国内网络经常慢或中断。项目里的 download_model.py 把这件事压缩成一条命令自动切换 hf-mirror.com 镜像、开启断点续传模型直接落到本地目录供后续代码加载。它适合解决什么脚本出现在 notebook/附/ 下两个课程配套目录SCNet 与 DW 高校行各不到十行做的事一致先把下载端点指到国内镜像再执行 huggingface-cli 下载命令。适合它的场景课程 Demo 首次运行前准备模型文件网络不稳定下载中断后需要继续同一批实验要重复或成批地准备模型手动操作时export 镜像变量 敲完整 CLI 参数这两步容易漏脚本把它们固定下来可以反复执行。RAG 应用里Embedding 负责把文档和问题变成向量再检索本地模型是绕不开的一环模型下载就是它的前置步骤。最小可用示例 先给结论装好依赖在课程目录里运行一次脚本就会得到完整的模型目录。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-universe cd llm-universe/notebook/附/SCNet pip install -r ../../../requirements.txt huggingface_hub python download_model.py终端会滚动输出下载进度。完成后当前目录多出embedding_model_small里面有 config.json、模型权重文件和分词器文件——这正是 SCNet 案例 streamlit_app.py 加载模型所用的目录。另外真正加载模型还需要 torch 与 transformers教程 notebook 里有对应的安装步骤。按场景使用换个模型或换个目录脚本第 7 行就是一条完整下载命令替换模型名和--local-dir即可os.system(huggingface-cli download --resume-download BAAI/bge-large-en-v1.5 --local-dir bge_large)注意改过--local-dir后加载模型处也要同步改目录名否则后续会报路径不存在。一次准备多个模型多个实验要不同模型时把模型名 目标目录写成列表循环执行同一条命令每条都保留--resume-download。这样每个模型各自断点续传某一个卡住不影响其他。下载结果如何被使用模型目录直接对接课程代码SCNet 案例streamlit_app.py 中model_name_or_path写的是embedding_model_small启动 RAG 问答前必须先跑下载脚本DW 高校行对应目录名是embedding_modellangchain_demo.ipynb 正文也明确写了在终端 python download_model.py这一步界面本身不复杂关键前置条件就是模型已经在本地目录里。常见卡点 ⚠️现象可能原因处理下载中断、卡住网络波动国内访问官方仓库不稳定直接重跑脚本--resume-download会续传想彻底重来就删掉目标目录提示找不到 huggingface-cli未安装 huggingface_hubpip install huggingface_hub必要时重开终端脚本没报错后续加载模型却失败在错误目录执行或目录名与代码不一致在课程目录内运行核对 streamlit_app.py 的model_name_or_path磁盘空间告警模型体积大于预期下载前先看剩余空间不用的模型目录及时清理hf-mirror.com 连接超时镜像站偶发波动稍后重跑或临时注释掉脚本第 4 行改走官方端点下一步模型跑通后接着 C3 搭建知识库 与 C4 构建 RAG 应用 两章走完文档切分、向量化、检索的完整链路想弄清模型如何接入 LangChain读 附LangChain自定义Embedding封装讲解可以继续尝试换一个参数更大的 Embedding 模型下载下来对比检索召回效果是否有提升【免费下载链接】llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程在线阅读地址https://datawhalechina.github.io/llm-universe/项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-universe创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考