huggingface/bert/transformer的模型默认下载路径以及自定义路径

当使用 BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') 加载预训练的 BERT 模型时,Hugging Face 的 transformers 库会从 Hugging Face Model Hub 下载所需的模型文件和分词器文件(如果它们不在本地缓存中)。

默认情况下,这些文件会被下载到本地的缓存目录中。缓存目录具体位置因您的操作系统和环境不同,但通常是以下路径之一:

默认缓存目录

  1. Linux / Unix / macOS

    • 默认路径:~/.cache/huggingface/transformers
    • 其中,~ 代表您的用户主目录。
  2. Windows

    • 默认路径:C:\Users\<YourUserName>\.cache\huggingface\transformers

自定义缓存路径

如果由于某些原因您需要更改默认的缓存路径,可以通过设置环境变量 TRANSFORMERS_CACHE 来指定新的路径。例如,在命令行中设置:

bash 复制代码
export TRANSFORMERS_CACHE=/your/custom/path

或者在 Python 代码中动态设置:

python 复制代码
import os
os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] = '/your/custom/path'

检查文件的具体位置

我们可以通过简单的脚本检查缓存路径和下载的文件:

python 复制代码
from transformers import BertTokenizer

# 检查默认的缓存路径
import os
cache_path = os.path.join(os.path.expanduser("~"), ".cache", "huggingface", "transformers")
print(f"Default cache path: {cache_path}")

# 加载分词器,触发下载(如果尚未下载)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 列出缓存目录中的文件
for root, dirs, files in os.walk(cache_path):
    for file in files:
        print(os.path.join(root, file))

通过该脚本,可以确认默认的缓存路径,并列出缓存目录中的文件,确保模型和分词器成功下载。

相关推荐
Raink老师3 小时前
【AI面试临阵磨枪-70】Agent 系统如何做分布式调度、跨服务协作、故障恢复?
人工智能·面试·职场和发展
tedcloud1233 小时前
RTK部署教程:构建稳定的AI Workflow环境
服务器·javascript·人工智能·typescript·ocr
Raink老师3 小时前
【AI面试临阵磨枪-71】如何用 AI 优化推荐系统、内容审核、广告创意、搜索体验?
人工智能·面试·职场和发展
AI医影跨模态组学4 小时前
Biomarker Res(IF=11.5)安徽医科大学第一医院:基于机器学习的放射组学模型:子宫内膜癌患者的预后预测及机制探索
人工智能·深度学习·论文·医学·医学影像·影像组学
ftpeak4 小时前
Mooncake:以 KVCache 为中心的分离式 LLM 服务架构
人工智能·ai·架构·ai编程·ai开发
Terrence Shen4 小时前
Hermes agent的tools是怎么落地应用的系列
人工智能·llm·agent·hermes
Raink老师4 小时前
【AI面试临阵磨枪-72】电商全场景 AI Agent 设计(商品咨询 / 订单 / 物流 / 售后 / 退款)
人工智能·面试·职场和发展
仙女修炼史4 小时前
CNN更看重Texture还是shape:imagenet-trained cnns are biased
论文阅读·人工智能·cnn
视***间4 小时前
视程空间 AIR SC6N0-C-MB NX 16GB 规格详解与机器人/机器狗适配说明
人工智能·机器人·边缘计算·机器狗·ai算力·具身机器人·视程空间
视***间4 小时前
小身板・强算力・全适配 —— 视程空间 AI 算力开发板如何完美适配机器人 / 机器狗
人工智能·机器人·边缘计算·ai算力·视程空间·算力开发板