我们经常会使用到hugging face开源的transformers包，调用from_pretrained方法直接下载模型时，经常会下载很久甚至失败. 而且由于它自动将下载的模型保存至root/.cache/huggingface/transformers文件夹下，这不方便我们对模型进行备份。 为了解决这个问题，下面我们将实现“下载huggingface-transformers模型至本地，并使用from_pretrained方法加载”。

一、下载huggingface_hub包

pip install huggingface_hub

二、编写python脚本下载模型

比如我们现在想要下载google/vit-base-patch16-224transformers包，可以通过如下代码实现：

from huggingface_hub import snapshot_download

snapshot_download(repo_id="google/vit-base-patch16-224", allow_patterns=["*.json", "pytorch_model.bin", "vocab.txt"], local_dir="./my_model/")

其中，repo_id含义为模型在huggingface的路径，allow_patterns为你想要下载的文件（因为repo_id目录下文件很多，你可以通过此参数下载自己想要的文件），local_dir含义为模型保存在本地的路径。

Hugging Face官方也给出了使用工具下载模型的方法，链接地址

三、在代码中加载本地模型

模型下载到本地前，加载模型的方式为：

VIT_MODEL_NAME_OR_PATH = "google/vit-base-patch16-224"

model = VisionEncoderDecoderModel.from_pretrained(vision_encoder_decoder_model_name_or_path)

下载到本地后，我们就可以这样加载模型了：

vision_encoder_decoder_model_name_or_path = "./my_model/"

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