下载huggingface.co网站上模型文件的几种方法，包括需要登录的验证的模型

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

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"

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

终端窗口内运行命令，回车

huggingface-cli login

提示输入token，

复制token值，黑色窗口内鼠标右键单击，会自动粘贴token值，但是不会显示，直接回车即可。

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。