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Ollama模型导入指南,从HuggingFace下载模型轻松上手

Ollama模型导入指南,从HuggingFace下载模型轻松上手大家好,我是星哥,上一篇文章星哥介绍了本地部署DeepSeek的方法:《简单3步部署本地国产DeepSeek大模型》。...今天来讲不从Ollama官网下载模型的方法,而是从HuggingFace下载,再导入模型。...,下载模型的时间花费比较长,关注'星哥说事',回复 'HuggingFace-llama3' 获得网盘下载地址。...Ollama可以直接下载内置的几种模型,但选择有限。我们更希望从HuggingFace下载以便方便地评估各种模型,所以,这里我们并不从Ollama直接下载,而是从HuggingFace下载。...在HuggingFace搜索llama3,设置Languages为Chinese,可以看到若干基于LLaMa3的中文模型:直达地址: https://huggingface.co/zhouzr/Llama3

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一种从 🤗HuggingFace 下载模型的方法

https://www.itdog.cn/http/ 无法直接从 HuggingFace[1] 下载模型时,可借助 https://github.com/AlphaHinex/hf-models 仓库,...使用 GitHub Actions[2] 构建一个 Docker 镜像,在镜像中用 huggingface_hub[3] 下载好所需模型,再将镜像推送至 Docker Hub[4],最后以下载镜像方式曲线下载模型...1可用模型(tags) 当前可用模型可见仓库 tags[5],仓库 tag 对应镜像 tag,如: 下载 codet5-small[6] tag 对应的镜像命令为: docker pull alphahinex...2如何使用 下载镜像: docker pull alphahinex/hf-models:codet5-small 直接从 Docker Hub 下载镜像有困难,可参考 解决目前Docker Hub国内无法访问方法汇总...968fb0f45e1efc8cf3dd50012d1f82ad82098107cbadde2c0fdd8e61bac02908 Pointer size: 134 Bytes Size of remote file: 242 MB 删除容器: $ docker rm -f test 3如何创建新模型镜像

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    Huggingface 预训练模型权重下载的问题

    BERT GPT 等 模型库 官网的模型库的地址如下:https://huggingface.co/models ?...tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModel.from_pretrained(model_name) 运行后系统会自动下载相关的模型文件并存放在电脑中...使用Windows模型保存的路径在C:\Users\[用户名]\.cache\torch\transformers\目录下,根据模型的不同下载的东西也不相同 使用Linux模型保存的路径在~/.cache...存在的问题 这些前提是你的电脑有网络可以直接使用代码下载相应的模型文件,但是问题是有些机器是没有外网连接权限或者下载速度非常慢。...这时候就需要把模型文件下载后在导入代码中,还是以刚才的 hfl/chinese-xlnet-base模型为例,直接在官网搜索模型,点击进入模型的详情界面 ?

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    大模型之 Huggingface 初体验

    一 背景 huggingface 相关环境的安装和问题处理本篇暂不涉及,后续补充。这里以一个模型为例,完成从模型介绍到加载、运行的完整过程,作为我们熟悉 huggingface 的一个示例。...2.1 介绍 模型介绍参见https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/pegasus,模型是在论文《PEGASUS: Pre-training...三 问题排查 3.1 SSH 拉取模型文件 通过资料搜搜,和 huggingface 官网的模型页面查看,发现如下: 可以通过 git 拉取模型文件 不过执行后有如下报错: 所以改为使用 SSH...Downloading pytorch_model.bin (2.3 GB) 复制代码 下载成功。 不过跟 huggingface 的描述相比,还有有个地方有些问题。...也就是把模型通过 git 或者手工下载再上传到服务器的指定目录,然后修改执行脚本从本地加载的方式。

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    聊聊HuggingFace如何处理大模型下海量数据集

    如今,使用大GB的数据集并不罕见,特别是从头开始预训练像BERT或GPT-2这样的Tranformer模型。在这样的情况下,甚至连加载数据都可能是一个挑战。...训练语料库以14GB块的形式提供,你还可以下载几个单独的组件。 从PubMed Abstracts数据集开始,这是PubMed上1500万份生物医学出版物的摘要语料库。...pip install zstandard 接下来,可以使用HuggingFace提供的数据集下载方式来加载: from datasets import load_dataset # This takes...那么HuggingFace数据集是如何解决这个内存管理问题的呢?...为了处理这些情况,Hugging Face Datasets 提供了流式传输功能,允许我们动态下载和访问元素,而无需下载整个数据集。

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    大模型之Huggingface初体验

    一 背景 huggingface相关环境的安装和问题处理本篇暂不涉及,后续补充。这里以一个模型为例,完成从模型介绍到加载、运行的完整过程,作为我们熟悉huggingface的一个示例。...这段,给出了两种错误可能的提示: (1)确保本地没有同名目录 这一点显然,从来都没有创建过这个目录; (2)确认'google/pegasus-newsroom'是一个包含所有相关文件的正确目录 这是从huggingface...三 问题排查 3.1 SSH拉取模型文件 通过资料搜搜,和huggingface官网的模型页面查看,发现如下: 可以通过git拉取模型文件: 不过执行后有如下报错: 所以改为使用SSH方式: 报了权限错误...Downloading pytorch_model.bin (2.3 GB) 下载成功。 不过跟huggingface的描述相比,还有有个地方有些问题。...也就是把模型通过git或者手工下载再上传到服务器的指定目录,然后修改执行脚本从本地加载的方式。

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    下载了个AI模型怎么这么多文件?解密HuggingFace的神秘清单

    一个让人摸不着头脑的发现你兴冲冲地下载了一个7GB的Qwen2.5-7B模型,准备体验一下本地AI的魅力。结果打开文件夹一看...我去!11个文件!config.json 这是配置?...组装一个完整的AI助手让我们换个思路,把下载AI模型想象成雇佣一个AI员工的过程。你需要什么?图1:AI模型文件就像招聘一个员工需要的所有材料 每个文件就像招聘过程中的必需材料,缺一不可!...记住这个检查清单:存储空间检查 - 至少准备15GB空间(7B模型)文件完整性 - 确保11个文件都在网络考虑 - 如果网络不好,选择支持断点续传的下载工具内存评估 - 7B模型至少需要8GB内存(推荐...,不再慌乱出问题时能快速定位可以进行高级定制和优化工程设计的智慧 模块化带来灵活性标准化促进生态发展安全性保护用户利益实用技能获得 会看懂任何HuggingFace模型的文件结构能够诊断部署问题掌握了模型定制的入口现在再看到那...下次下载AI模型时,你不会再迷茫了。你知道这不是一堆乱七八糟的文件,而是一个完整AI助手的精心设计的组件清单!

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    使用 Docker 来运行 HuggingFace 海量模型

    接下来,我就以腾讯 ARC 实验室开源的 GFPGAN 模型为例,来聊聊如何快速的把网上开放的模型快速的跑起来。...如果你对如何封装基础镜像感兴趣,可以继续阅读本章节,如果你只关心如何快速跑模型,可以直接阅读下一章节内容。...如果你不想浪费时间构建,也可以直接使用我已经构建好的基础镜像(支持自动区分 x86 / ARM 架构设备),直接从 DockerHub 下载即可: # 可以直接下载最新版本 docker pull soulteary...•除了 GitHub 之外,我们也可以选择直接从 Hugging Face 下载模型(只是可选版本不像上面那么多):https://huggingface.co/TencentARC/GFPGANv1/...使用浏览器直接打开,可以看到类似下面的结果: 模型容器的执行结果 写到这里,如何封装 PyTorch 容器基础镜像、如何封装具体模型的应用镜像、如何快速的调用模型就都介绍完啦。

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    在 KubeGems 上快速体验 HuggingFace 模型

    本文将以HuggingFace为例,简单介绍如何在KubeGems上快速体验一个视觉问答的模型任务,以及一些实现背后的技术细节。...HuggingFace的模型列表和其他任务相关信息记录下来,以便KubeGems用户可以在KubeGems中筛选和检索。...部署体验 我们经将HuggingFace的相关元数据存放在了KubeGems模型商店中,快速部署一个模型已经十分方便。...一些限制和问题 HuggingFace 并非所有模型都能直接下载,部分模型是需要授权的,这类模型在部署的时候需要提供一个被授权用户的Token,KubeGems仅帮助快速部署和体验模型,使用相关模型的时候还是休要遵守...HuggingFace 的模型文件虽然放在了CDN上,但是中国大陆访问的时候,还是会出现下载非常缓慢的情况,特别是十几G以上的大模型。

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    使用 Docker 来运行 HuggingFace 海量模型

    接下来,我就以腾讯 ARC 实验室开源的 GFPGAN 模型为例,来聊聊如何快速的把网上开放的模型快速的跑起来。...如果你对如何封装基础镜像感兴趣,可以继续阅读本章节,如果你只关心如何快速跑模型,可以直接阅读下一章节内容。...如果你不想浪费时间构建,也可以直接使用我已经构建好的基础镜像(支持自动区分 x86 / ARM 架构设备),直接从 DockerHub 下载即可: # 可以直接下载最新版本 docker pull soulteary...除了 GitHub 之外,我们也可以选择直接从 Hugging Face 下载模型(只是可选版本不像上面那么多):https://huggingface.co/TencentARC/GFPGANv1/tree...使用浏览器直接打开,可以看到类似下面的结果: [模型容器的执行结果] 写到这里,如何封装 PyTorch 容器基础镜像、如何封装具体模型的应用镜像、如何快速的调用模型就都介绍完啦。

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    【hf-mirror】HuggingFace镜像站助你实现模型自由

    前言 随着大模型的发展,越来越多人员参与到大模型炼丹和实践中,但HuggingFace在国内无法方便访问,带来不少问题。...小编这里推荐四种方法助你快速实现模型及数据集的下载: 方法一:网页下载 在本站搜索,并在模型主页的Files and Version中下载文件。...方法二:huggingface-cli huggingface-cli 是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。 1....3.1 下载模型 huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir gpt2Copy 3.2 下载数据集 huggingface-cli...小节 huggingface 上的模型与数据集的下载方式有很多种,这里小编只为推荐了hf-mirror镜像站的使用方式,后面还有其他其他几种方式,小编会陆续放出,同学们可以根据自己的实际情况自行选择。

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    【RWKV】如何新增一个自定义的Tokenizer和模型到HuggingFace

    没有标准的Huggingface模型就没办法使用TGI进行部署,也不利于模型的传播以及和其它模型一起做评测等等。...的RWKV World模型 run_hf_world_model_xxx.py演示了如何使用Huggingface的AutoModelForCausalLM加载转换后的模型,以及如何使用通过AutoTokenizer...检查Lambda 如果你想运行这两个脚本,首先需要下载一下 https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV ,然后cd到 rwkv_pip_package 目录做pip install...从日志中可以看出,他们得到的评估结果基本上是一样的。...但是如果想把 https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-5-world 这里的模型也转换成 HuggingFace模型格式,那么我们就需要重新实现一下模型了。

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    25:【HuggingFace】model下载超级慢 ConnectionError → 国内镜像 & hf.co缓存

    然而,由于网络环境的限制,中国开发者在下载HuggingFace模型时经常遇到速度慢和ConnectionError的问题,严重影响开发效率。...本节核心价值 分析2026年HuggingFace模型下载的主要挑战 探讨网络环境对模型下载的影响 提供针对不同场景的解决方案 2....未来趋势与前瞻预测 6.1 HuggingFace基础设施发展趋势 官方可能会在中国区部署CDN节点 模型分发方式将更加多样化 增量更新机制将成为标准功能 模型压缩技术将减少下载体积 6.2 国内镜像生态发展趋势...="/path/to/your/cache/directory" # 测试下载速度 echo "测试HuggingFace模型下载速度..." python -c " from huggingface_hub...关键词: HuggingFace, 模型下载, 国内镜像, ConnectionError, 缓存管理, 并行下载, 断点续传, AI开发环境

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