Hugging Face 作为全球领先的 AI 模型社区，聚合了丰富的开源模型与数据集资源。然而，国内开发者在直接访问 Hugging Face 官方仓库时，常因网络带宽、丢包、GFW 等原因遭遇速度慢、下载中断、连接超时等问题[#]。这些问题严重影响了模型的获取效率与科研开发进度[#]。
2. 国内 Hugging Face 镜像站详解
2.1 hf-mirror.com 镜像站
hf-mirror.com 是目前国内最主流的 Hugging Face 镜像服务，专为解决国内访问慢、下载中断等问题而设计[#]。其主要特性包括：
- 高速下载，适合大模型
- 稳定性好，支持断点续传
- 支持 huggingface_hub 工具链与命令行操作
使用方法
-
安装必要工具：
bashpip install -U huggingface_hub hf_transfer -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -
配置环境变量：
bashexport HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com -
通过 huggingface-cli 下载模型：
bashhuggingface-cli download --resume-download openai-community/gpt2-medium --local-dir /path/to/your/directory
2.2 其他国内模型下载平台
| 平台名称 | 网址 | 特色说明 |
|---|---|---|
| hf-mirror.com | hf-mirror.com | Hugging Face 镜像，速度快 |
| Gitee AI | ai.gitee.com | 国内代码托管平台，模型丰富 |
| 始智AI wisemodel | wisemodel.cn | 丰富模型资源，速度稳定 |
| 阿里模搭社区 | modelscope.cn | 数据集、模型、在线环境支持 |
这些平台为国内用户提供了便捷的模型获取渠道，极大缓解了原站访问慢、下载中断等问题[#]。
3. 多线程与加速工具实践
3.1 hfd.sh 脚本与 aria2/IDM
hfd.sh 是一款基于 aria2/wget 的多线程命令行下载工具，支持断点续传、文件筛选和认证，适合大模型高效下载[#]。常用参数包括 --tool aria2c -x 8 指定多线程数，--include/--exclude 精确控制下载内容。
aria2/IDM：获取模型文件直链后，利用 aria2（Linux/Windows）或 IDM（Windows）进行多线程下载，速度显著提升[#]。
3.2 官方加速模块 hf_transfer
Hugging Face 官方推出的 hf_transfer Rust 加速模块，开启后可极大提升下载速率（需设置 HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 环境变量），适合带宽充足环境，但对网络丢包较为敏感[#]。
4. 代理与曲线救国方案
4.1 本地/全局代理配置
通过代理工具，设置 http_proxy 和 https_proxy 环境变量后，huggingface_hub 工具链可自动走代理通道，适合镜像站无资源或需访问 gated/private 仓库的场景[#]。
4.2 海外云服务器中转
在海外云（如 Google Colab、AWS EC2）下载模型后上传到国内网盘（如百度网盘），再国内下载，可绕过国内网络瓶颈，适合超大模型或特殊需求[#]。
5. 方法对比与推荐实践
| 方法 | 优势 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 镜像站 | 速度快，操作简单 | 大多数公开模型 |
| hfd.sh/aria2多线程 | 多线程、断点续传、筛选文件 | 大模型、多文件高效下载 |
| hf_transfer | 官方加速，带宽利用率高 | 网络稳定、带宽充足 |
| 代理通道 | 支持全部官方资源 | 镜像站无资源、私有模型 |
| 云服务器中转 | 绕过国内网络瓶颈 | 超大模型、特殊需求 |
推荐实践：
- 优先使用 hf-mirror.com 镜像站配合 huggingface_hub 或 hfd.sh 工具，多线程下载大模型[#]。
- 下载失败或无镜像时，尝试配置代理或用海外服务器中转[#]。
- 关注官方新工具（如 hf_transfer）和社区脚本，结合自身网络环境灵活选择[#]。
6. 典型问题与FAQ
Q1：镜像站下载失败怎么办？
A：尝试切换至多线程工具（如 aria2），或配置代理工具，必要时通过海外云服务器中转[#]。
Q2：如何下载 gated/private 仓库模型？
A：需配置代理通道，或在海外云服务器下载后转存[#]。
Q3：hf_transfer 适合所有网络环境吗？
A：hf_transfer 对网络丢包较为敏感，建议在带宽充足且网络稳定环境下使用[#]。
结语
国内加速 Hugging Face 模型下载已形成多元方案，涵盖镜像站、多线程工具、官方加速、代理与云服务器中转等。开发者可根据自身网络环境、模型类型与实际需求灵活选择最优路径，极大提升模型获取效率[#]。