如何查看下载到本地的大模型的具体大小?占了多少存储空间:Llama-3.1-8B下载到本地大概15GB

这里介绍一下tree命令,可以方便的查看文件目录结构和文件大小。

命令行tree的具体使用,请参考笔者的另一篇博客:深入了解 Linux tree 命令及其常用选项:Linux如何显示目录结构和文件大小,一言以蔽之,sudo apt-get install tree 安装之后就是tree -h命令即可显示。

下面是展示下载到本地的Llama-3.1-8B模型的具体存储空间占用:

首先说一下这里的 model-00001-of-00004.safetensors等是软连接,指向blobs中真正的模型。所以直接在blobs中查看模型大小即可。

这里总共是: 4.7G+4.6G+1.1G+4.6G = 15G,当然其他的json文件很小,我没计算。这就是Llama-3.1-8B下载到本地的具体大小。

go 复制代码
$ tree -h ~/.cache/huggingface/hub/models--meta-llama--Llama-3.1-8B
[4.0K]  ~/.cache/huggingface/hub/models--meta-llama--Llama-3.1-8B
├── [4.0K]  blobs
│   ├── [ 23K]  0fd8120f1c6acddc268ebc2583058efaf699a771
│   ├── [4.7G]  c28b25e7541751056ee126627e007f8d4288319733285e9f7b17b9ff6eb313f0
│   ├── [ 49K]  cb9ec25536e44d86778b10509d3e5bdca459a5cf
│   ├── [ 826]  cccf055d6f8f210387a248c91dc40e0c7a4bafab
│   ├── [  73]  d8cd5076496dbe4be2320312abc10adc43097b81
│   ├── [4.6G]  d8e9504dd4e4a146d484c52a97584ec14dac92237c46b064934af67a85e7d383
│   ├── [1.1G]  e4486f35c040f683f7d790354f66c169c109eb9fa0954a4a35d7c458a108405d
│   ├── [4.6G]  f8b9704ab09cdeb097aa4a0a24bca96f906eec36bad63ab495bc21475058601b
│   ├── [8.7M]  f916e71031fa08f3c6ef1680a590c15b52d3cdd9
│   └── [ 185]  fc9506438b7b55383dc04c0816561442324846c3
├── [4.0K]  refs
│   └── [  40]  main
└── [4.0K]  snapshots
    └── [4.0K]  d04e592bb4f6aa9cfee91e2e20afa771667e1d4b
        ├── [  52]  config.json -> ../../blobs/cccf055d6f8f210387a248c91dc40e0c7a4bafab
        ├── [  52]  generation_config.json -> ../../blobs/fc9506438b7b55383dc04c0816561442324846c3
        ├── [  76]  model-00001-of-00004.safetensors -> ../../blobs/f8b9704ab09cdeb097aa4a0a24bca96f906eec36bad63ab495bc21475058601b
        ├── [  76]  model-00002-of-00004.safetensors -> ../../blobs/c28b25e7541751056ee126627e007f8d4288319733285e9f7b17b9ff6eb313f0
        ├── [  76]  model-00003-of-00004.safetensors -> ../../blobs/d8e9504dd4e4a146d484c52a97584ec14dac92237c46b064934af67a85e7d383
        ├── [  76]  model-00004-of-00004.safetensors -> ../../blobs/e4486f35c040f683f7d790354f66c169c109eb9fa0954a4a35d7c458a108405d
        ├── [  52]  model.safetensors.index.json -> ../../blobs/0fd8120f1c6acddc268ebc2583058efaf699a771
        ├── [  52]  special_tokens_map.json -> ../../blobs/d8cd5076496dbe4be2320312abc10adc43097b81
        ├── [  52]  tokenizer_config.json -> ../../blobs/cb9ec25536e44d86778b10509d3e5bdca459a5cf
        └── [  52]  tokenizer.json -> ../../blobs/f916e71031fa08f3c6ef1680a590c15b52d3cdd9

4 directories, 21 files

具体本地的截图如下:

如果对hf下载下来的这些文件是什么有疑问,请参考笔者的另一篇博客: HuggingFace 模型文件详解:如何加载本地模型?

后记

2024年12月30日15点51分于上海。

相关推荐
Kratos开源社区4 小时前
跟 Blades 学 Agent 设计 - 01 用“提示词链”让你的 AI 助手变身超级特工
llm·go·agent
山顶夕景6 小时前
【RLVR】GRPO中奖励函数的设计逻辑
llm·强化学习·rl·奖励函数·reward
在未来等你6 小时前
AI Agent设计模式 Day 2:Plan-and-Execute模式:先规划后执行的智能策略
设计模式·llm·react·ai agent·plan-and-execute
有意义8 小时前
从零搭建:json-server+Bootstrap+OpenAI 全栈 AI 小项目
前端·后端·llm
数据智能老司机10 小时前
构建多智能体系统——使用工具
llm·agent·mcp
数据智能老司机11 小时前
构建一个 DeepSeek 模型——通过键值缓存(Key-Value Cache, KV Cache)解决推理瓶颈
架构·llm·deepseek
在未来等你13 小时前
AI Agent设计模式 Day 3:Self-Ask模式:自我提问驱动的推理链
设计模式·llm·react·ai agent·plan-and-execute
喜欢吃豆14 小时前
llama.cpp 全方位技术指南:从底层原理到实战部署
人工智能·语言模型·大模型·llama·量化·llama.cpp
Larcher1 天前
新手也能学会,100行代码玩AI LOGO
前端·llm·html
skywalk81631 天前
在星河社区部署大模型unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct-GGUF
llama·aistudio