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
Yolanda941 小时前
【人工智能】《从零搭建AI问答助手项目(九):Prompt优化》
人工智能·prompt
wj3055853781 小时前
课程 9:模型测试记录与 Prompt 策略
linux·人工智能·python·comfyui
小和尚同志1 小时前
深入使用 skill-creator:结合真实生产级实践
人工智能·aigc
DevSecOps选型指南1 小时前
安全419专访悬镜安全 | 穿越周期在 AI 浪潮中定义数字供应链安全新范式
人工智能
沪漂阿龙1 小时前
面试题详解:GraphRAG 全面解析——知识图谱增强 RAG、Local Search、Global Search、社区摘要、工程落地与评估指标一次讲透
人工智能·知识图谱
WangN21 小时前
Unitree RL Lab 学习笔记【通识】
人工智能·机器学习
haina20192 小时前
海纳AI亮相《科创中国》,解码招聘“智”变之路
人工智能·ai面试·ai招聘
阿星AI工作室2 小时前
刘润年中大课笔记:一句话说清AI落地之战的本质
大数据·人工智能·创业创新·商业
qingfeng154152 小时前
企业微信机器人开发:如何实现自动化与智能运营?
人工智能·python·机器人·自动化·企业微信
ChampaignWolf2 小时前
AI插件深度对比 | Copilot、Tabnine、Codeium谁是王者
人工智能·copilot