各平台模型下载方法

Hugging Face

使用 Hugging Face 官方提供的 huggingface-cli 命令行工具。安装依赖:

pip install -U huggingface_hub

然后新建 python 文件，填入以下代码，运行即可。

resume-download：断点续下
local-dir：本地存储路径。

import os
# 下载模型
os.system('huggingface-cli download --resume-download internlm/internlm2-chat-7b --local-dir your_path')

以下内容将展示使用 huggingface_hub 下载模型中的部分文件

import os 
from huggingface_hub import hf_hub_download  # Load model directly 

hf_hub_download(repo_id="internlm/internlm2-7b", filename="config.json")

ModelScope

使用 modelscope 中的 snapshot_download 函数下载模型，第一个参数为模型名称，参数 cache_dir 为模型的下载路径。

注意：cache_dir 最好为绝对路径。

安装依赖：

pip install modelscope==1.9.5
pip install transformers==4.35.2

在当前目录下新建 python 文件，填入以下代码，运行即可

import torch
from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
import os
model_dir = snapshot_download('Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-7b', cache_dir='your path', revision='master')

OpenXLab

OpenXLab 可以通过指定模型仓库的地址，以及需要下载的文件的名称，文件所需下载的位置等，直接下载模型权重文件，使用 download 函数导入模型中心的模型

import torch
import os
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, AutoModel
base_path = './local_files'
os.system('apt install git')
os.system('apt install git-lfs')
os.system(f'git clone https://code.openxlab.org.cn/Usr_name/repo_name.git {base_path}')
os.system(f'cd {base_path} && git lfs pull')