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如何快速下载huggingface大模型

Stackoverflow 上有个AI开发入门的最常见问题 How to download model from huggingface?,回答五花八门,可见下载 huggingface 模型的方法是十分多样的。

其实网络快、稳的话,随便哪种方法都挺好,然而结合国内的网络环境,断点续传、多线程下载等特性还是非常有必要的,否则动辄断掉重来很浪费时间。基于这个考虑,对各类方法做个总结和排序:
方法类别推荐程度优点缺点基于URL⭐⭐⭐通用性好手动麻烦/无多线程⭐⭐⭐⭐通用性好手动麻烦CLI工具⭐⭐简单无断点续传/冗余文件/无多线程专用CLI工具⭐⭐⭐官方下载工具链,功能最全无进度条/容错性低⭐⭐⭐⭐⭐官方下载工具不支持多线程Python方法⭐⭐⭐官方支持,功能全脚本复杂/无多线程⭐官方支持,简单不方便存储,功能不全⭐官方支持不支持全量下载/无多线程

1. 浏览器网页下载

模型项目页的

Files

栏中可以获取文件的下载链接。直接网页复制下载链接,或用其他下载工具下载。

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2. 多线程下载器

常规工具如浏览器默认采用单线程下载,由于国内网络运营商线路质量、QoS等因素有时候会很慢,多线程加速是一种有效、显著提高下载速度的方法。

经典多线程工具推荐两个:IDM、Aria2。 IDM 适用于 Windows、aria2 适用于 Linux。本文头图就是 IDM 工具。因此获取URL后,可以利用这些多线程工具来下载。以我的一次实测为例,单线程700KB/s,IDM 8线程 6MB/s。千兆宽带下,利用IDM能跑到80MB/s+。

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当然,手动获取仓库中所有 URL 并导入到多线程下载工具比较麻烦,因此我写了一个命令行脚本 hfd.sh(Gist链接),结合自动获取 url 以及 aria2 多线程下载,适合于 Linux。具体原理见下一节。

2.1 hfd 脚本

链接:hfd.sh(Gist链接),该工具同样支持设置镜像端点的环境变量:

export HF_ENDPOINT=“https://hf-mirror.com”

基本命令:

./hfd.sh bigscience/bloom-560m --tool aria2c -x 4

如果没有安装 aria2,则可以默认用 wget:

./hfd.sh bigscience/bloom-560m

3. Git clone

此外官方还提供了 git clone repo_url 的方式下载,这种方法相当简单,然而却是最不推荐直接用的方法,缺点有二:

  • 1)不支持断点续传,断了重头再来;
  • 2)clone 会下载历史版本占用磁盘空间,即使没有历史版本,.git文件夹大小也会存储一份当前版本模型的拷贝以及元信息,导致整个模型文件夹磁盘占用两倍以上,对于有些存在历史版本的模型,下载时间两倍以上,对于网络不够稳,磁盘不够大的用户,严重不推荐!

在这里插入图片描述
一种比较好的实践是,设置 GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 环境变量(这可能也是为什么官方huggingface页面提到这个参数的原因),再 git clone,这样 Git 会先下载仓库中除了大文件之外的文件。然后我们再用一些支持断点续传的工具来下载大文件,这样既支持了断点续传,.git 目录也不会太大(一般几百KB)。这整个流程,其实就是我上一节提到的 hfd 脚本的实现逻辑,感兴趣的可以参考/使用。

4. huggingface-cli+hf_transfer

huggingface-cli

hf_transfer

是 hugging face 官方提供的专门为下载而设计的工具链。前者是一个命令行工具,后者是下载加速模块。

4.1 huggingface-cli

huggingface-cli 隶属于 huggingface_hub 库,不仅可以下载模型、数据,还可以可以登录huggingface、上传模型、数据等。

安装依赖

pip install -U huggingface_hub

注意:huggingface_hub 依赖于 Python>=3.8,此外需要安装 0.17.0 及以上的版本,推荐0.19.0+。

基本用法

huggingface-cli download --resume-download bigscience/bloom-560m --local-dir bloom-560m

下载数据

huggingface-cli download --resume-download --repo-type dataset lavita/medical-qa-shared-task-v1-toy

huggingface-cli 属于官方工具,其长期支持肯定是最好的。非常推荐。

除了长期支持这个优点,官方工具最大的一个优点,在于可以用模型名直接引用模型

什么意思呢?我们知道,

from_pretrain

函数可以接收一个模型的id,也可以接收模型的存储路径。

假如我们用浏览器下载了一个模型,存储到服务器的

/data/gpt2

下了,调用的时候你得写模型的绝对路径

AutoModelForCausalLM.from_pretrained(“/data/gpt2”)

然而如果你用的

huggingface-cli download gpt2 --local-dir /data/gpt2

下载,即使你把模型存储到了自己指定的目录,但是你仍然可以简单的用模型的名字来引用他。即:

AutoModelForCausalLM.from_pretrained(“gpt2”)

原理是因为huggingface工具链会在

.cache/huggingface/

下维护一份模型的符号链接,无论你是否指定了模型的存储路径 ,缓存目录下都会链接过去,这样可以避免自己忘了自己曾经下过某个模型,此外调用的时候就很方便。

所以用了官方工具,既可以方便的用模型名引用模型,又可以自己把模型集中存在一个自定义的路径,方便管理。

当然,该工具目前还是有一些缺点的:

一是其存储逻辑不太直观,其默认会把模型下载到

~/.cache/huggingface/hub/

中,即使设置了

--local-dir

,也会采用符号链接的形式进行链接,其目的在于防止重复下载。然而我们有时候只想简单的下载到特定目录,其中有一项

--local-dir-use-symlinks

,设置为 False 可以部分解决该问题,虽然仍会临时下载到

~/.cache/huggingface/hub/

,但下载完成后会移动到

--local-dir

指定的目录。

二是由于上述逻辑的问题,主动Ctrl+C中断后,断点续传有时存在bug,导致同样的文件无法中断恢复,会重头下载。相信官方后续会改进。

三是不支持单文件多线程。目前的行为是多文件并行,一次性会同时下载多个文件。

四是遇到网络中断会报错退出,不会自动重试,需要重新手动执行。

4.2 hf_transfer

hf_transfer 依附并兼容 huggingface-cli,是 hugging face 官方专门为提高下载速度基于 Rust 开发的一个模块,开启后在带宽充足的机器上可以跑到 500MB/s。本人实测了三台不同网络环境的机器,确实有黑科技啊,都把带宽跑满了(千兆)。

然而缺点是:

    1. 没有进度条:是真的没有进度条,有进度条说明你没有开启成功。
    1. 鲁棒性差,遇到网络不稳定会报错,并提示用户考虑关闭该模块提高容错性。可能这个模块还没有很成熟吧,对国内这种丢包率高的网络还是水土不服。

尽管如此,还是推荐给大家,看各自网络情况吧。

项目地址:https://github.com/huggingface/hf_transfer。

开启方法

(1)安装依赖

pip install -U hf-transfer

(2)设置

HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER

环境变量为 1

Linux

export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1

Windows Powershell

$env:HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER = 1

开启后使用方法同 huggingface-cli:

huggingface-cli download --resume-download bigscience/bloom-560m --local-dir bloom-560m

注意:如果看到进度条,说明 hf_transfer 没开启成功! 例如以下情况:

--resume-download

参数,指的是从上一次下载的地方继续,一般推荐总是加上该参数,断了方便继续。然而如果你一开始没有开启 hf_transfer,下载中途停掉并设置环境变量开启,此时用

--resume-download

会由于不兼容导致 hf_transfer 开启失败!总之观察是否有进度条就可以知道有没有开启成功,没有进度条就说明开启成功!

5. snapshot_download

huggingface 官方提供了snapshot_download 方法下载完整模型,参数众多、比较完善。相比下文另两个 python 方法,推荐 snapshot_download 方法来下载模型,支持断点续传、指定路径、配置代理、排除特定文件等功能。然而有两个缺点:

  • 1))该方法依赖于 transformers 库,而这个库是个开发用的库,对于自动化运维有点重;
  • 2) 该方法调用比较复杂,参数较多,例如默认会检查用户缓存目录下是否已有对应模型,如已有则会创建符号链接,不理解的容易导致问题。外加需要配置代理。最佳实践的参数配置如下:
from huggingface_hub import snapshot_download

snapshot_download(
  repo_id="bigscience/bloom-560m",
  local_dir="/data/user/test",
  local_dir_use_symlinks=False,
  proxies={"https":"http://localhost:7890"})

对于需要登录的模型,还需要两行额外代码:

import huggingface_hub
huggingface_hub.login("HF_TOKEN")# token 从 https://huggingface.co/settings/tokens 获取

很难记住这么多代码,经常性要下载模型的,不如用上文介绍的官方的命令行工具 huggingface-cli 了。

6. from_pretrained

不过多介绍了。常规方法。

7. hf_hub_download

不过多介绍了。常规方法。

最后

我觉得HF-MIRROR作者提供的镜像和hfd.sh非常好用,但同时,今天用 hf_transfer 也非常惊喜(下行居然可以破百,平时才30MB/s)。

标签: 人工智能

本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_41446370/article/details/140887803
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