huggingface-cli是HuggingFace官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。安装依赖pipinstall-Uhuggingface_hub设置环境变量linux建议将上面这一行写入~/.bashrc。若没有写入，则每次下载时都需要先输入该命令exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com下载模型样例

1.1HF平台1.1.1注册HuggingFace平台（需要魔法上网）HuggingFace最初专注于开发聊天机器人服务。尽管他们的聊天机器人项目并未取得预期的成功，但他们在GitHub上开源的Transformers库却意外地在机器学习领域引起了巨大轰动。如今，HuggingFace已经发展成为一个拥有超过100,0

HuggingFaceCLI的--include命令使用指南理解--include命令在HuggingFaceCLI中，--include参数用于指定要下载的文件或文件夹的模式。它通常与正则表达式配合使用，以灵活地筛选出所需的文件。使用方式huggingface-clidownload<仓库名称>--include<模式><仓库名

书生大模型实训营第4期—入门岛第4关：玩转HF/魔搭/魔乐社区任务一：模型下载1.使用HuggingFace平台下载模型1.1HuggingFace平台1.2InternLM模型下载1.3GitHubCodeSpace的使用1.3.1下载internlm2_5-7b-chat的配置文件1.3.2下载internlm2_5-chat-1_8b并打印示例输出

作者：王小惟Weixun原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1686790674片面的脉络梳理，主要是希望能帮助大家建立一个更全局的视角，因为篇幅有限，仅包含了支撑脉络的工作，同时也没有含括最新的工作，如有遗漏，望各位同仁包涵。总体的思维脑图地址（可能需要翻墙）：raw.githubusercontent.com

在过去的几个月里，我们一直在努力工作，今天，我们想向大家展示成果：Gradio5稳定版现已发布。有了Gradio5，开发者可以构建生产级的机器学习Web应用，这些应用不仅性能优越、可扩展、设计精美、易于访问，而且还遵循了最佳的Web安全实践。更重要的是，只需几行Python代码即可实现。

目录1.概览2.环境配置2.1创建开发机和conda环境2.2安装——面向GPU的环境安装3.数据准备3.1评测数据集3.2InternLM和ceval相关的配置文件4.启动测评4.1使用命令行配置参数法进行评测4.2使用配置文件修改参数法进行评测1.概览在OpenCompass中评估一个模型通常包括

1.程序功能描述基于极大似然算法的系统参数辨识。对系统的参数a1，b1，a2，b2分别进行估计，计算估计误差以及估计收敛曲线，然后对比不同信噪比下的估计误差。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行3.核心程序fork=5:LEN%构造观测向量h=[-yout(k-1)

本文记录HugginngFace的Trainer各种常见用法。SFTTrainer的一个最简单例子HuggingFace的各种Trainer能大幅简化我们预训练和微调的工作量。能简化到什么程度？就拿我们个人用户最常会遇到的用监督学习微调语言模型任务为例，只需要定义一个SFTrainer，给定我们想要训练的模型和数据

起因StableDiffusion3的开源项目大致了解了一下项目的介绍，创新点之类的在oldenvironment基础上，配置了一下newenvironment（pip安装diffusers库、transformers库）解决了一下torch和torchvision的版本冲突问题（询问chatGPT）HuggingFace下载需要登陆的模型官网注册，梯子的原因，导

告别HuggingFace模型下载难题：掌握高效下载策略，畅享无缝开发体验Huggingface国内开源镜像：https://hf-mirror.com/里面总结了很多下载的方法，下面进行一一讲解方法一：网页下载在模型主页的FilesandVersion中中可以获取文件的下载链接。无需登录直接点击下载，还可以复制下载

 方法一：使用huggingface官方提供的**huggingface-cli**命令行工具。(1)安装依赖pipinstall-Uhuggingface_hub(2)基本命令示例：exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comhuggingface-clidownload--resume-downloadbigscience/bloom-560m--local-dirbloom-560m

​引子对于多模态大语言模型，一直没有怎么接触。刚巧一朋友有问到这方面的问题，也就顺手调研下。智谱AI的东西一直以来，还是很不错的。ChatGLM的忠实fans，看到白嫖网站github上有他们开源的多模态CogVLM/CogAgent，那就顺手看看了。OK，让我们开始吧。一、模型介绍CogVLM 是一个强大

hf-mirror.com的包如何下载pipinstall-Uhuggingface_hub设置环境变量以使用镜像站：exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com对于WindowsPowershell，使用：$env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"使用huggingface-cli下载模型：huggingface-clidownload--resum

目录0环境配置1部署`InternLM2-Chat-1.8B`智能对话模型1.1课程内容：（1）准备工作（2）代码流程1.2课程作业2部署`八戒-Chat-1.8B`模型2.1课程（1）准备工作（2）开启服务（3）本地对话2.2作业（1）snapshot_download（2）hf_hub_download（3）hf_hub_url（4）huggingface-cli正文：所有操

Proxmark3笔记——Proxmark3完全入门指南写在前面这里所有针对扇区、区块的计数都是从0开始算一些需要知道的知识为了能看懂笔记，需要能回答以下问题ID卡和IC卡主要的区别是什么？什么是全加密卡和半加密卡，区别是什么。IC卡分哪几个大类？IC卡的卡号储存在哪个扇区？是前几位

1、在/home/hf/Desktop/pin/pin-3.30-98830-g1d7b601b3-gcc-linux/source/tools/ManualExamples/目录下写自己的pintools去到该目录cd/home/hf/Desktop/pin/pin-3.30-98830-g1d7b601b3-gcc-linux/source/tools/ManualExamples/编写pintoolsvimMycmp.cpp下面是Mycmp.cpp内容

小编有一个朋友，微信聊基本不回复文字，内容和情绪都化身成表情包直接回复，并且一气呵成、自带上下文衔接。你身边有这样的朋友吗？作为梦想成为第一家以表情符号上市的公司，以及在社交平台发文emoji不离手的HuggingFace，正式为中国社区成员们带来了一套软萌的HuggingFace表情包

大模型如火如荼的今天，不学点语言模型（LM）相关的技术实在是说不过去了。只不过由于过往项目用到LM较少，所以学习也主要停留在直面——动眼不动手的水平。Huggingface（HF）也是现在搞LM离不开的工具了。出于项目需要，以及实践出真知的想法，在此记录一下第一次使用HF和微调ERNIE-gram的过程

测评结果使用OpenCompass评测InternLM2-Chat-7B模型在C-Eval数据集上的性能：pythonrun.py--datasetsceval_gen--hf-path/share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/--tokenizer-path/share/temp/model_repos/internlm-chat-7b/--tokenizer-kwargspadding_side='left'

在国内下载huggingface可以使用hf-mirror加速下载，一般的使用方法可以参见：https://hf-mirror.com/上的介绍。我在使用hf-mirror下载时，参照网站第一种方法，指定仓库名称和本地下载地址下载时，发生了报错，错误如下：报错指出我们有正确的repo_id和repo_type，对于这两个参数一头雾

上一个博客我们看了rope.那么llama的hidden_states就没啥难点了.再整体把握一下hf里面llama的代码结构.文件是:D:\Users\admin\miniconda3\Lib\site-packages\transformers\models\llama\modeling_llama.py基座:classLlamaModel(LlamaPreTrainedModel):这个模型输入bs,se

https://blog.csdn.net/weixin_44260005/article/details/104880536蓝牙电话之HFP-AT命令集蓝牙HFP协议中的AT命令都是复用《3GPP27.007》和《GSM07.07》这两个协议规定的AT命令集中的一部分指令，本篇只对HFP相关的AT命令学习下。AT命令在AG和HF之间的交互是建立于RFCOMM连接

NOIP2023游记赛前HF周四下午就放了，回家好好休息休息。周五上午睡了个懒觉，玩了会游戏。下午被我妈拉出去骑车，骑到一半，涵说他们因为教师研讨会放假，在图书馆写作业。说有个挂件想给我，然后就把我妈丢下骑车过去。一共52km，晚上8点才回到家。后来考完我妈和HF说了骑车这件

我们在企业版Hub服务方案中推出了存储区域（StorageRegions）功能。通过此功能，用户能够自主决定其组织的模型和数据集的存储地点，这带来两大显著优势，接下来的内容会进行简要介绍：法规和数据合规，此外还能增强数字主权性能提升（下载和上传速度更快，减少延迟）目前，我们支持以下几