github 以及 huggingface下载模型和数据

runningcheese/MirrorSite: 镜像网站合集 (github.com)

huggingface

下载模型和数据使用snapshot_download的方法

不会修改HuggingFace模型下载默认缓存路径？一篇教会你!_huggingface默认下载路径-CSDN博客

下载模型

使用snapshot_download

使用snapshot_download配置代理多线程下载模型 - 风之炼金术士华华 - 博客园

直接使用git下载

GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone git clone https://huggingface.co/facebook/
opt-125m
cd opt-125m
git lfs pull --include="*.bin"

下载数据

使用snapshot_download

import os
from huggingface_hub import snapshot_download
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
snapshot_download(repo_id = 'liuhaotian/LLaVA-CC3M-Pretrain-595K',  
                  repo_type="dataset",  # 可选 [dataset,model] 
                   local_dir='/home/jsh/code/Train_llava/Data',# 下载到本地的路径
                     resume_download=True, # 断点续传
                     ) 

使用 datasets的load_dataset

from datasets import load_dataset, Dataset 
dataset = load_dataset("gsm8k",'main',split='train')

如果是本地没有缓存那么会下载到路径

https://zhuanlan.zhihu.com/p/620652410

Windows系统中，HuggingFace模型的默认保存位置是C:\Users\username.cache\huggingface\transformers。您可以更改shell环境变量来指定不同的缓存目录。例如，您可以更改默认的shell环境变量TRANSFORMERS_CACHE或者HF_HOME + transformers/

文件储存格式

会先把原文件格式下下来然后生成保存成.arrow文件

(hf_dataset_download) PS C:\code\hf_dataset_download> python .\dataset_modelscope.py
README.md: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7.94k/7.94k [00:00<?, ?B/s]
C:\Users\13783\.conda\envs\hf_dataset_download\lib\site-packages\huggingface_hub\file_download.py:139: UserWarning: `huggingface_hub` cache-system uses symlinks by default to efficiently store duplicated files but your machine does not support them in C:\Users\13783\.cache\huggingface\hub\datasets--gsm8k. Caching files will still work but in a degraded version that might require more space on your disk. This warning can be disabled by setting the `HF_HUB_DISABLE_SYMLINKS_WARNING` environment variable. For more details, see https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/how-to-cache#limitations.
To support symlinks on Windows, you either need to activate Developer Mode or to run Python as an administrator. In order to activate developer mode, see this article: https://docs.microsoft.com/en-us/windows/apps/get-started/enable-your-device-for-development
  warnings.warn(message)
train-00000-of-00001.parquet: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2.31M/2.31M [00:00<00:00, 2.40MB/s]
test-00000-of-00001.parquet: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 419k/419k [00:00<00:00, 8.18MB/s]
Generating train split: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 7473/7473 [00:00<00:00, 678809.61 examples/s] 
Generating test split: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1319/1319 [00:00<00:00, 439105.24 examples/s] 

修改下载位置

通过datasets加载数据集

加载 - Hugging Face 中文

github

github下载国内镜像网站
▼ GitHub****镜像网站GitHub 访问在任意 github 链接后面加上 fast，也就是 githubfast.com，[示例]↳在任意 github 链接前面加上 521，也就是 521github.com，[示例]↳在任意 github 链接前面加上 kk，也就是 kkgithub.com，[示例]GitHub 下载在 github 下载链接前面加上 https://mirror.ghproxy.com，[示例]GitHub 文件夹项目地址，解决 GitHub 只能下载整个项目的问题。GitHub CDNhttps://gcore.jsdelivr.net，180ms 延迟，海外服务器，有缓存。[示列]↳https://cdn.jsdelivr.net，180ms 延迟，海外服务器，有缓存。[示列]↳https://jsd.onmicrosoft.cn，15ms 延迟，国外服务器，无缓存。[示列]↳https://jsd.cdn.zzko.cn，30ms 延迟，国外服务器，无缓存。[示列]Stackoverflowfsou，在原网页前加上链接。[示例]