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huggingface学习 | 云服务器使用git-lfs下载huggingface上的模型文件

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一、hf_hub_download介绍

hf_hub_download是huggingface官方支持（Downloading files/hf_hub_download）的下载模型或数据集的方法。该方法涉及的参数如下：
实际上用到的参数并不多，一般情况下只需设置repo_id，filename，subfolder，local_dir，token参数即可

• repo_id：仓库名称
• filename：需要下载的文件名
• subfolder：需要下载的文件在仓库中的哪一个文件夹（可选）
• repo_type：仓库类型（可选），如果不填写就默认下载的是model，否则需要设置对应值（如下载数据集就设为datase）
  
• revision：指定Git的修订版本（可选）
• library_name：对象对应的库的名称（可选）
• library_version：库的版本号（可选）
• cache_dir：缓存文件存储的文件夹路径（可选）
• local_dir：下载的文件存放的目录（可选）
• local_dir_use_symlinks：与 local_dir 参数一起使用的选项。如果设置为 “auto”，则会使用缓存目录，并根据文件大小将文件复制或创建符号链接到本地目录。如果设置为 True，则无论文件大小如何，都将创建符号链接。如果设置为 False，则文件将从缓存中复制（如果已存在），或者从Hub下载而不缓存。
• user_agent：指定用户代理信息，可以是一个字典或一个字符串（可选）
• force_download：如果该文件已经在本地缓存中存在，是否强制性下载文件（可选）
• proxies： 设置代理服务器（可选）
• etag_timeout：当获取ETag时，等待服务器发送数据的最长时间（以秒为单位）。如果服务器在这段时间内没有响应，将放弃请求（可选）
• resume_download：如果设置为 True，可以继续之前中断的下载操作，即继续下载先前未完成的文件（可选）
• token：用于下载的身份验证令牌，如果设置为 True，则从HuggingFace配置文件夹中读取令牌。如果是一个字符串，它将被用作身份验证令牌。（可选）
• local_files_only：如果设置为 True，则避免下载文件，如果本地缓存中存在文件，则返回本地缓存文件的路径（可选）
• legacy_cache_layout：如果设置为 True，则使用旧的文件缓存布局，即只需调用 hf_hub_url() 然后进行缓存下载。这已经不推荐使用，因为新的缓存布局更强大。（可选）

二、找到需要下载的huggingface文件

huggingface官网链接：https://huggingface.co/

以stable-diffusion-xl-base-1.0中unet文件夹里的diffusion_flax_model.msgpack文件为例：链接为stable-diffusion-xl-base-1.0。该文件大小为10.3G，如果采用官网直接下载的方法，会耗费较长的时间，采用git-lfs的方法在运行过程中容易自动跳过部分大文件，因此可以采用官网提供的hf_hub_download函数进行下载。

三、准备工作及下载过程

1. 安装huggingface_hub包

pip install huggingface_hub

2. 导入相关包，并使用hf-mirror.com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

3. 确定身份验证令牌token
   在注册完成huggingface账户后，访问huggingface个人主页（profile）里的settings：https://huggingface.co/settings/profile
   
   点击左侧：SSH AND GPG keys
   
   如果已有token，复制即可，如果没有则点击new token设置完毕后再进行复制
   

4. 确定相关参数
   local_dir：你想要将文件保存到的地址
   repo_id：想要下载的文件所在的仓库
   filename：文件名
   subfolder：如果文件不是直接在仓库里，而是在仓库的文件夹里，需要指定文件夹
   token：身份验证令牌

repo_id=‘stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0’
filename=‘diffusion_pytorch_model.safetensors’
subfolder=‘unet’
token=‘第三步中复制得到的’
local_dir = r’models\sdxl’

5. 定义下载函数
   这个函数可以将下载的进程呈现出来，只需要输入local_dir,repo_id,filename,subfolder,token参数即可完成下载。（参考自【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））

def download_model(local_dir,repo_id,filename,subfolder,token):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(local_dir=local_dir,repo_id=repo_id,token=token,filename=filename,subfolder=subfolder,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

6. 运行代码进行下载

if __name__ == '__main__':repo_id='stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0'filename='diffusion_pytorch_model.safetensors'subfolder='unet'token='第三步复制得到'local_dir = r'models'download_model(local_dir,repo_id,filename,subfolder,token)

开始下载：

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；

最终下载完成界面：

四、全部代码

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_downloaddef download_model(local_dir,repo_id,filename,subfolder,token):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(local_dir=local_dir,repo_id=repo_id,token=token,filename=filename,subfolder=subfolder,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}')breakif __name__ == '__main__':repo_id='stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0'filename='diffusion_pytorch_model.safetensors'subfolder='unet'token='复制得到'local_dir = r'models'download_model(local_dir,repo_id,filename,subfolder,token)

参考：
如何快速下载huggingface模型——全方法总结
【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）