Hugging Face 下载模型指南：手把手教你玩转

Hugging Face 下载模型指南：手把手教你玩转

Hugging Face 已成为 NLP 和 AI 开发者的必备工具，它提供了丰富的预训练模型，帮助我们快速进行模型训练与推理。但是，如何高效地将模型下载到本地？
👉 你可以选择：

• •Hugging Face CLI 下载：适合直接下载模型文件，无需写代码。
• •Python 代码下载：适合在项目中动态加载和缓存模型。

方法一：使用 Hugging Face CLI 下载模型

第 1 步：安装 Hugging Face CLI 工具

打开命令行（
cmd
或
PowerShell
），输入以下命令进行安装：

pip install huggingface_hub  

说明：

• •
  huggingface_hub
  模块包含
  huggingface-cli
  ，用于从 Hugging Face 下载模型文件。

第 2 步：登录 Hugging Face 账户（仅限私有模型）

如果你要下载私有模型或使用高权限 API 访问，需要登录 Hugging Face 账户。

huggingface-cli login  

获取 Access Token：

• • 访问 Hugging Face 账户页面。
• • 选择New Token并生成一个具有
  Read
  权限的 Token。

• • 在 CLI 提示中粘贴 Token：

第 3 步：下载模型

使用
huggingface-cli download
下载模型：

huggingface-cli download shibing624/text2vec-base-chinese  

模型文件将保存在
~/.cache/huggingface/hub
目录，windows的就是在
C:\Users<你的用户名>.cache\huggingface\hub
目录。

如果你希望将模型下载到自定义路径，可以使用
--cache-dir
参数：

huggingface-cli download shibing624/text2vec-base-chinese --cache-dir ./my_model  

方法二：通过 Python 代码下载模型

第 1 步：安装必要的依赖

在 Windows 系统上，同样需要安装
transformers
和
huggingface_hub
：

pip install transformers huggingface_hub  

说明：

• •
  transformers
  ：用于加载预训练模型。
• •
  huggingface_hub
  ：提供下载和管理模型的 API。

第 二 步：通过 Python 下载模型

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
# 模型名称，例如 "shibing624/text2vec-base-chinese"
model_name = "shibing624/text2vec-base-chinese"
# 下载并加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
# 保存到自定义路径（可选）
model.save_pretrained("./my_model")
tokenizer.save_pretrained("./my_model")  

说明：

• • 模型会缓存在
  C:\Users<你的用户名>.cache\huggingface\hub
  目录下。
• •
  model.save_pretrained()
  可将模型保存到自定义路径（如
  ./my_model
  ）。

参考文档：

• Hugging Face 官方文档
• Hugging Face CLI 快速入门