问题描述
作为一名自然语言处理算法人员，hugging face开源的transformers包在日常的使用十分频繁。在使用过程中，每次使用新模型的时候都需要进行下载。如果训练用的服务器有网，那么可以通过调用from_pretrained方法直接下载模型。但是就本人的体验来看，这种方式尽管方便，但还是会有两方面的问题：
- 如果网络很不好，模型下载时间会很久，一个小模型下载几个小时也很常见
- 如果换了训练服务器，又要重新下载。
一 迅雷下载
实测发现迅雷比命令行速度快许多，而且在库中文件非常多的时候也比较方便断点重下，非常推荐
首先 运行以下代码得到所有文件下载URL：
把URL全部复制到迅雷中批量下载：
python
from huggingface_hub import hf_hub_url
from huggingface_hub.utils import filter_repo_objects
from huggingface_hub.hf_api import HfApi
repo_id = "decapoda-research/llama-7b-hf"
repo_type = "model" # 如果是数据 dataset
repo_info = HfApi().repo_info(repo_id=repo_id, repo_type=repo_type) # 有时候会连接Error，多试几次
files = list(filter_repo_objects(items=[f.rfilename for f in repo_info.siblings]))
urls = [hf_hub_url(repo_id, filename=file, repo_type=repo_type) for file in files]
print("\n".join(urls))二 Git LFS 模型下载方案（优雅，但不够灵活）
准备工作
mac: brew install git-lfs
Git LFS的方案相较于前面自行实现的方案要简洁的多得多。我们需要在安装git的基础上，再安装git lfs。以Windows为例，命令如下
git lfs install
这种方案也存在着一定的问题，即会下载仓库中的所有文件，会大大延长模型下载的时间。我们可以看到在目录中包含着flax_model.msgpack、tf_model.h5和pytorch_model.bin三个不同框架模型文件，在bert-base-uncased的版本中，还存在着rust版本的rust_model.ot模型，如果我们只想要一个版本的模型文件，这种方案就无法实现了。
三 Hugging Face Hub 模型下载方案（优雅，强烈推荐）
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(repo_id="bert-base-chinese")
如何下载指定版本的内容呢？在snaphot_download方法中，提供了allow_regex和ignore_regex两个参数，简单来说前者是对指定的匹配项进行下载，后者是忽略指定的匹配项，下载其余部分。我们只需要使用其中一种就可以了，这里以ignore_regex为例演示下如何只下载Pytorch版本的模型，代码如下。
snapshot_download(repo_id="bert-base-chinese", ignore_regex=["*.h5", "*.ot", "*.msgpack"])
可以看到，此时下载项相较于前面完整的下载少了几项，我们再打开文件目录查看一下，可以看到此时就没有了TensorFlow和Flax的模型了！