写在前面
缘由：国内的GPU服务器直接调取 huggingface 上模型经常会失败，因此下载到本地就能免去许多麻烦。
方法三基于知乎上一位博主所提出方法的基础上进行改进，可以将huggingface上模型由 Colab 存进 谷歌云盘 或者 百度云盘。特别是有些国内炼丹平台支持百度网盘，所以你甚至可以直接将百度网盘内的文件直接上传到炼丹平台，更省事了。
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写在中间
法一、直接下载
如果不嫌麻烦的话，可以直接下载单个文件或者目录里面的文件。
在此之前，在本地仿照仓库新建对应层级的文件夹，将每个文件放进对应目录即可。
法二：git 克隆仓库
这一种方法最为简单。
首先打开代理软件。
接着在电脑上安装好git，然后在你想下载的位置新建一个文件夹，进入文件夹之后，点击右键
然后设置代理，一行一行的复制粘贴，由于clash默认端口7890
Python
# 设置全局代理
git config --global https.proxy http://127.0.0.1:7890
git config --global https.proxy https://127.0.0.1:7890
git config --global http.proxy socks5://127.0.0.1:7890
git config --global https.proxy socks5://127.0.0.1:7890
# 取消全局代理
git config --global --unset http.proxy
git config --global --unset https.proxy之后进入huggingface找到你要下载的模型，点击图中位置即可获取克隆链接。复制到git，静待即可。
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法三：借用 Colab 充当下载器
本方法基于知乎博主文章修改，由于使用原代码下载时，有时会出现错误，故将其修改并完善。关于使用方法，我已在下面的链接中将使用方法尽可能详细的说明，进入即可查看
得益于colab 高达 200~300MB/s 的极高网速，可以十分轻松的拉取huggingface 上的代码模型文件。
经过实验，我已经帮大家踩过坑了，不要直接在 colab 中使用命令将文件夹压缩。由于没有优化，测试下来 8个G大小的模型文件经过压缩为5G，花费 20 分钟。而且由于文件过大，还不能直接下载下来。
因此可以将拉取过后的文件夹整个保存到云盘，就能发挥云盘下载文件的优势了。
具体方法：如果保存到谷歌云盘，进入谷歌云盘，找到刚刚保存的模型文件夹，点击下载，云盘就会将其压缩下载了。
可以看见一个最大的bin模型文件被单独下载且不需要解压，其余文件被分成两部分，注意解压文件时，将其解压到同一个文件夹内。经过整理同样可以完整下载
当然也可以根据提示保存到百度网盘里面，速度也是相当可观的。
对接炼丹平台
来讲讲法三最牛的用法，前提是你有百度网盘会员，如果要使用云 GPU 来进行训练上传模型到国内的炼丹平台，由于我只用过 autodl 这家（其他家的如果可以欢迎在评论区补充）是支持公网网盘导入和导出的。教程在这里，所以可以将上一步存到网盘里的文件直接导入进autodl。
写在最后
总结一下
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