【AI之路】使用huggingface_hub通过huggingface镜像站hf-mirror.com下载大模型（附代码，实现大模型自由）

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前言

要玩AI大模型，Hugging face 不可错过，但资源虽不错，可奈何国内下载速度很慢，动则GB的大模型，下载很容易超时，经常下载不成功。很是影响玩AI的信心。（有人说用迅雷啊，试试就知道了。）

经过多次测试，终于搞定了下载，即使超时也可以继续下载。就算程序中断，再打开仍可断点续传。真正实现下载无忧，大模型自由！

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一、Hugging face是什么？

Hugging face 起初是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，本来打算创业做聊天机器人，在Github上开源了一个Transformers库，虽然聊天机器人业务没搞起来，但是他们的这个库在机器学习社区迅速大火起来。目前已经共享了超100,000个预训练模型，10,000个数据集。俨然陈国了AI开发者的GitHub，提供了模型、数据集（文本|图像|音频|视频）、类库（比如transformers|peft|accelerate）、教程等。

官网网址：https://huggingface.co/

二、huggingface镜像站hf-mirror.com

hf-mirror.com是 huggingface.co镜像，国内下不下来的模型，通过这个就可以轻松下载。

这里可检索模型，如：rwkv-4-novel

在对应的模型文件上点右键复制链接地址，如下，后面程序会用到：

https://hf-mirror.com/BlinkDL/rwkv-4-novel/blob/main/RWKV-4-Novel-7B-v1-ChnEng-20230426-ctx8192.pth

三、大模型一键下载

1. 准备工作

安装huggingface_hub包

pip install huggingface_hub

2. 下载代码

下面代码中，无论是使用huggingface.co地址，还是通过镜像地址均可以完成转换，使用镜像进行下载。

import os
# 注意os.environ得在import huggingface库相关语句之前执行。
os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"
from huggingface_hub import hf_hub_download

def download_model(source_url):

    # 使用huggingface原地址
    # source_url ="https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-novel/blob/main/RWKV-4-Novel-7B-v1-ChnEng-20230426-ctx8192.pth"
    # 使用huggingface-镜像地址
    # source_url = "https://hf-mirror.com/BlinkDL/rwkv-4-novel/blob/main/RWKV-4-Novel-7B-v1-ChnEng-20230426-ctx8192.pth"

    if 'blob' in source_url:
        sp = '/blob/main/'
    else:
        sp = '/resolve/main/'

    if 'huggingface.co' in source_url:
        url = 'https://huggingface.co/'
    else:
        url = 'https://hf-mirror.com'

    location = source_url.split(sp)
    repo_id = location[0].strip(url) # 仓库ID，例如："BlinkDL/rwkv-4-world" 

    local_dir = r'D:\RWKV\models'
    cache_dir = local_dir + "/cache"
    filename = location[1]# 大模型文件，例如："RWKV-4-World-CHNtuned-7B-v1-20230709-ctx4096.pth"

    print(f'开始下载\n仓库：{repo_id}\n大模型：{filename}\n如超时不用管，会自定继续下载，直至完成。中途中断，再次运行将继续下载。')
    while True:   
        try:
            hf_hub_download(cache_dir=cache_dir,
            local_dir=local_dir,
            repo_id=repo_id,
            filename=filename,
            local_dir_use_symlinks=False,
            resume_download=True,
            etag_timeout=100
            )
        except Exception as e :
            print(e)
        else:
            print(f'下载完成，大模型保存在：{local_dir}\{filename}')
            break
            
if __name__ == '__main__':
    source_url = "https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-novel/blob/main/RWKV-4-Novel-7B-v1-ChnEng-20230426-ctx8192.pth"
    source_url = "https://hf-mirror.com/BlinkDL/rwkv-4-novel/blob/main/RWKV-4-Novel-7B-v1-ChnEng-20230426-ctx8192.pth"
    download_model(source_url)

中断后再运行，仍可续传。

可以看到，速度那是杠杠滴！

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总结

通过镜像和程序化下载，可以彻底解决大模型下载，再配合大模型框架就可以自由玩耍了。
【AI之路】使用Jan.ai在本地部署大模型开启AI对话（含通过huggingface下载大模型，实现大模型自由）

后记

如果要下载整个仓库，可使用snapshot_download下载整个仓库快照。需要的小伙伴可以移步：
【AI之路】使用huggingface_hub优雅解决huggingface大模型下载问题

添加以下代码：注意os.environ得在import huggingface库相关语句之前执行。
os.environ[“HF_ENDPOINT”] = “https://hf-mirror.com”