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作为一个公益项目，我们致力于提供稳定、快速的镜像服务，帮助国内用户无障碍访问Hugging Face的资源。 hfd 是基于 Git 和 aria2 实现的专用于huggingface 下载的命令行脚本： hfd.sh （Gitst链接）。 hfd 相比 huggingface-cli ，鲁棒性更好，很少会有奇奇怪怪的报错，此外多线程控制力度也更细，可以设置线程数量。 网站域名 hf-mirror.com，用于镜像 huggingface.co 域名。 作为一个公益项目，致力于帮助国内AI开发者快速、稳定的下载模型、 数据集。

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原理是因为huggingface工具链会在 .cache/huggingface/ 下维护一份模型的符号链接，无论你是否指定了模型的存储路径 ，缓存目录下都会链接过去，这样可以避免自己忘了自己曾经下过某个模型，此外调用的时候就很方便。 所以用了官方工具，既可以方便的用模型名引用模型，又可以自己把模型集中存在一个自定义的路径，方便管理。 其默认会把模型下载到 ~/.cache/huggingface/hub/ 中，即使设置了 --local-dir，也会采用符号链接的形式进行链接，其目的在于防止重复下载。 详细介绍如何配置 Hugging Face 的国内镜像源，包括CLI工具安装、环境变量设置、源码修改等多种方法 HuggingFace访问不了，国内替代相关网站： 1、本站域名： hf-mirror.com. 2、huggingface镜像网址是： https://aliendao.cn. aliendao.cn 的新书： 图书官方直营：https://item.jd.com/14810472.html. 3、参考： AlphaHinex/hf-models. 4、国内替代： https://modelscope.cn/home. 5、 https://ai.gitee.com/

在使用huggingface中的模型时很多情况下会因为网络原因无法访问，导致模型的下载失败。 为了应对这种问题，最便捷的方式是下载相应的模型后使用本地调用的方式，本文将介绍使用modelscope和hf-mirror镜像网站，下载并调用模型的方式来避免受网络影响模型的下载.

‌ 官方推荐的镜像站 ‌：Hugging Face官方提供了一个国内镜像网站，地址为： https://hf-mirror.com/ ‌。 这个镜像站可以用于下载各种大模型的权重以及复现代码，是官方推荐的一个可靠来源。 huggingface-cli 和 hf_transfer 是 hugging face 官方提供的专门为下载而设计的工具链。 前者是一个命令行工具，后者是下载加速模块。