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
Shockang8 小时前
AI 设计工作流全景拆解:Figma MCP / Claude Design / Codex / Google Stitch
人工智能
To_OC9 小时前
数据集划分不是随便切:手把手切分大众点评情感数据集
人工智能·llm·agent
冬奇Lab10 小时前
每日一个开源项目(第142篇):android/skills - Google 官方 Android 开发 AI Skill 库
人工智能·开源·资讯
冬奇Lab10 小时前
Skill 系列(06):Skill 工程化与治理——路由准确率 38%、压缩节省 76%
人工智能·开源·agent
IT_陈寒12 小时前
Vue这个坑我跳了两次,原来问题出在这
前端·人工智能·后端
新新技术迷12 小时前
Node给AI接口做SSE代理与鉴权
人工智能
redreamSo13 小时前
大模型是不是到顶了?瓶颈到底在哪
人工智能·openai
Oo92013 小时前
Tool Use 背后的技术逻辑
人工智能
姗姗来迟了13 小时前
Vue3封装AI流式对话组件踩坑实录
人工智能