huggingface.co上有着丰富的开源应用模型,或是说几乎所有开源应用模型都可以在huggingface.co上找到。搞AI的话少不了用到huggingface.co,下面分享几种从huggingface.co下载模型文件的方法。
首先安装依赖包
pip install huggingface_hub
python脚本下载
以https://huggingface.co/LiuZichen/MagicQuill-models为例
import os
from huggingface_hub import snapshot_download
# 定义目标文件夹
current_dir = os.getcwd() # 当前工作目录
target_dir = os.path.join(current_dir, "models")
# 下载整个仓库的快照
snapshot_download("LiuZichen/MagicQuill-models",local_dir=target_dir,resume_download=True,#allow_patterns=["tokenizer_2/*"] # 添加模式过滤,只下载tokenizer_2目录下的文件)
运行上面的python脚本就会把整个仓库的模型文件下载到当前文件夹内的models文件夹内
命令行下载
huggingface-cli download LiuZichen/MagicQuill-models --local-dir models
运行上面命令后会将LiuZichen/MagicQuill-models仓库所有文件下载到当前目录models文件夹内,不会创建文件夹“MagicQuill-models”
如果只下载v2目录内的s2.pth文件的话,可指定文件名,如:
huggingface-cli download LiuZichen/MagicQuill-models --local-dir models --include "v2/s2a.pth"
#多个文件用逗号隔开
huggingface-cli download LiuZichen/MagicQuill-models --local-dir models --include "v2/s2a.pth,v2/s2b.pth"
#或是用通配符
huggingface-cli download LiuZichen/MagicQuill-models --local-dir models --include "v2/s2*.pth"
Python脚本下载单个文件
from huggingface_hub import hf_hub_download
model_name = "amphion/MaskGCT"
filename = "semantic_codec/model.safetensors"
save_directory = "./checkpoints/hf_cache/amphion/MaskGCT"
downloaded_file_path = hf_hub_download(
repo_id=model_name,
filename=filename,
local_dir=save_directory
)
如果无法访问huggingface的话,可以使用https://hf-mirror.com镜像加速站点,先运行下面命令设置环境变量
set HUGGINGFACE_HUB_BASE_URL=https://hf-mirror.com
set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
然后再运行下载命令
如果下载的模型需要先手动获取使用权限的话
以FLUX.1-dev为例,先打开模型主页,点击按钮Agree and access repository,获取使用权限。要是需要填写信息申请的话,就先申请。

等到获取了使用权限之后,再去申请个tokens
https://huggingface.co/settings/tokens

保存好你的tokens值
终端窗口内登录huggingface
#新版
hf auth login
# or using an environment variable
hf auth login --token $HUGGINGFACE_TOKEN
#旧版本
huggingface-cli login
#然后输入tokens
登录成功的话会提示:Login successful.。
这样就登录了huggingface账号,然后再用上面的命令行方法继续下载模型文件即可。
或者是在终端里设置环境变量
set HF_TOKEN=hf_nKKfxxxx
这样在执行相关下载任务的时候也会自动验证token
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