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https://github.com/datawhalechina/self-llm.git
synced 2026-09-19 01:36:47 +08:00
Remove unused files and update dependencies
This commit is contained in:
KMnO4-zx
@@ -0,0 +1,55 @@
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### pip、conda 换源
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更多详细内容可移步至[MirrorZ Help](https://help.mirrors.cernet.edu.cn/)查看。
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#### pip 换源
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临时使用镜像源安装，如下所示：`some-package` 为你需要安装的包名
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```shell
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pip install -i https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple some-package
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```
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设置pip默认镜像源，升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置，如下所示：
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```shell
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python -m pip install --upgrade pip
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pip config set global.index-url https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple
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```
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如果您的 pip 默认源的网络连接较差，临时使用镜像源升级 pip：
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```shell
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python -m pip install -i https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple --upgrade pip
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```
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#### conda 换源
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镜像站提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-forge、msys2、pytorch 等，各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件来使用镜像站。
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不同系统下的.condarc目录如下：
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- Linux: ${HOME}/.condarc
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- macOS: ${HOME}/.condarc
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- Windows: C:\Users\<YourUserName>\.condarc
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注意：
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- Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。
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快速配置
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```shell
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cat <<'EOF' > ~/.condarc
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channels:
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- defaults
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show_channel_urls: true
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default_channels:
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- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
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- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
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- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
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custom_channels:
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conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
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pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
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EOF
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```
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@@ -0,0 +1,5 @@
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### AutoDL 开放端口
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将 `autodl `的端口映射到本地的 [http://localhost:6006](http://localhost:6006/) 仅在此处展示一次，以下两个 Demo 都是同样的方法把 `autodl `中的 `6006 `端口映射到本机的 `http://localhost:6006`的方法都是相同的，方法如图所示。
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@@ -0,0 +1,78 @@
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### 模型下载
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#### hugging face
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使用`huggingface`官方提供的`huggingface-cli`命令行工具。安装依赖:
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```shell
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pip install -U huggingface_hub
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```
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然后新建python文件，填入以下代码，运行即可。
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- resume-download：断点续下
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- local-dir：本地存储路径。（linux环境下需要填写绝对路径）
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```python
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import os
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# 下载模型
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os.system('huggingface-cli download --resume-download internlm/internlm-chat-7b --local-dir your_path')
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```
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#### hugging face 镜像下载
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与使用hugginge face下载相同，只需要填入镜像地址即可。使用`huggingface`官方提供的`huggingface-cli`命令行工具。安装依赖:
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```shell
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pip install -U huggingface_hub
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```
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然后新建python文件，填入以下代码，运行即可。
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||||
- resume-download：断点续下
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||||
- local-dir：本地存储路径。（linux环境下需要填写绝对路径）
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```python
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import os
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# 设置环境变量
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os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
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# 下载模型
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os.system('huggingface-cli download --resume-download internlm/internlm-chat-7b --local-dir your_path')
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```
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更多关于镜像使用可以移步至 [HF Mirror](https://hf-mirror.com/) 查看。
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#### modelscope
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||||
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。
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注意：`cache_dir`最好为决定路径。
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安装依赖：
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```shell
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pip install modelscope
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pip install transformers
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```
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在当前目录下新建python文件，填入以下代码，运行即可。
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```python
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import torch
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from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
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import os
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model_dir = snapshot_download('Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b', cache_dir='your path', revision='master')
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```
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#### git-lfs
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来到[git-lfs](https://git-lfs.com/)网站下载安装包，然后安装`git-lfs`。安装好之后在终端输入`git lfs install`，然后就可以使用`git-lfs`下载模型了。当然这种方法需要你有一点点 **Magic** 。
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```shell
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git clone https://huggingface.co/internlm/internlm-7b
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```
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@@ -91,155 +91,15 @@
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- [x] [pip、conda 换源](#pip、conda-换源) @不要葱姜蒜
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- [x] AutoDL 开放端口 @不要葱姜蒜
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- 模型下载
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- [模型下载](./General-Setting) @不要葱姜蒜
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- [x] hugging face @不要葱姜蒜
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- [x] hugging face 镜像下载 @不要葱姜蒜
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- [x] modelscope @不要葱姜蒜
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- [x] git-lfs @不要葱姜蒜
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- [ ] Openxlab
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## 通用环境配置
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### pip、conda 换源
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更多详细内容可移步至[MirrorZ Help](https://help.mirrors.cernet.edu.cn/)查看。
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#### pip 换源
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临时使用镜像源安装，如下所示：`some-package` 为你需要安装的包名
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```shell
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pip install -i https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple some-package
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```
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设置pip默认镜像源，升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置，如下所示：
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```shell
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python -m pip install --upgrade pip
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pip config set global.index-url https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple
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```
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||||
如果您的 pip 默认源的网络连接较差，临时使用镜像源升级 pip：
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```shell
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python -m pip install -i https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple --upgrade pip
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```
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#### conda 换源
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镜像站提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-forge、msys2、pytorch 等，各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件来使用镜像站。
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不同系统下的.condarc目录如下：
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- Linux: ${HOME}/.condarc
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- macOS: ${HOME}/.condarc
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- Windows: C:\Users\<YourUserName>\.condarc
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注意：
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- Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。
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快速配置
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```shell
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cat <<'EOF' > ~/.condarc
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channels:
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- defaults
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||||
show_channel_urls: true
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default_channels:
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- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
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- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
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||||
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
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custom_channels:
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conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
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pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
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EOF
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```
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### AutoDL 开放端口
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将 `autodl `的端口映射到本地的 [http://localhost:6006](http://localhost:6006/) 仅在此处展示一次，以下两个 Demo 都是同样的方法把 `autodl `中的 `6006 `端口映射到本机的 `http://localhost:6006`的方法都是相同的，方法如图所示。
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### 模型下载
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#### hugging face
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使用`huggingface`官方提供的`huggingface-cli`命令行工具。安装依赖:
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```shell
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pip install -U huggingface_hub
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```
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然后新建python文件，填入以下代码，运行即可。
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- resume-download：断点续下
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- local-dir：本地存储路径。（linux环境下需要填写绝对路径）
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```python
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import os
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# 下载模型
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os.system('huggingface-cli download --resume-download internlm/internlm-chat-7b --local-dir your_path')
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```
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#### hugging face 镜像下载
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与使用hugginge face下载相同，只需要填入镜像地址即可。使用`huggingface`官方提供的`huggingface-cli`命令行工具。安装依赖:
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```shell
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pip install -U huggingface_hub
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```
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然后新建python文件，填入以下代码，运行即可。
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- resume-download：断点续下
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- local-dir：本地存储路径。（linux环境下需要填写绝对路径）
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```python
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import os
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# 设置环境变量
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os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
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# 下载模型
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os.system('huggingface-cli download --resume-download internlm/internlm-chat-7b --local-dir your_path')
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```
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更多关于镜像使用可以移步至 [HF Mirror](https://hf-mirror.com/) 查看。
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#### modelscope
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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。
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注意：`cache_dir`最好为决定路径。
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安装依赖：
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```shell
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pip install modelscope
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pip install transformers
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```
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在当前目录下新建python文件，填入以下代码，运行即可。
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```python
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import torch
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from modelscope import snapshot_download, AutoModel, AutoTokenizer
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import os
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model_dir = snapshot_download('Shanghai_AI_Laboratory/internlm-chat-7b', cache_dir='your path', revision='master')
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```
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#### git-lfs
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来到[git-lfs](https://git-lfs.com/)网站下载安装包，然后安装`git-lfs`。安装好之后在终端输入`git lfs install`，然后就可以使用`git-lfs`下载模型了。当然这种方法需要你有一点点 **Magic** 。
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```shell
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git clone https://huggingface.co/internlm/internlm-7b
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- Issue && PR
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- [ ] Issue 提交 @鸿儒
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- [ ] PR 提交 @鸿儒
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## 致谢
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