利用huggingface-cli和hf-mirror，下载deepseek大模型

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继续说huggingface.com在国内加速的事情，龙套角色依然是风头正劲的deepseek大模型。那么，通过huggingface的官方命令行工具，如何加速下载deepseek-ai/DeepSeek-R1大模型呢？

苏南大叔的“程序如此灵动”博客，记录苏南大叔的代码编程经验总结。本文测试环境：win10，python@3.12.3，huggingface-hub@0.28.0。

前文回顾

在上面的文章里面，苏南大叔利用hf-mirror.com提供的镜像功能，利用git下载了deepseek大模型。参考文章：

• https://newsn.net/say/hf-mirror.html

本文中，git命令行变成了huggingface官方出品的huggingface-cli命令行。值得特别说明的是：在命令行里面叫做huggingface-cli，安装的时候叫做huggingface-hub，两者一定意义上是同一个东西，连版本输出都是混着来的。

安装huggingface-cli

这个命令行是基于pip安装的，所以安装命令是：

pip install huggingface-hub

查看版本号

huggingface-cli version

huggingface_hub version: 0.28.0

设置镜像地址

没有设置镜像地址的话，使用huggingface-cli下载大模型的话，大概率是失败的。需要设置个
环境变量HF_ENDPOINT，内容设置为https://hf-mirror.com。

下载大模型

huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-R1 --local-dir deepseek-ai/DeepSeek-R1

必须设置--local-dir，否则就会下载到临时文件夹里面去了，会自动创建文件夹。这个--local-dir的参数，略显不智能。

下载数据集

除了可以下载大模型之外，还可以用于下载数据集。下面的代码是个例子：
这里的命令行，将要下载一个名叫carlesgp2000/IRIS的数据集到本地文件夹，不用事先建立本地文件夹。

huggingface-cli download --repo-type dataset carlesgp2000/IRIS --local-dir carlesgp2000/IRIS

结语

更多人工智能的经验文章，可以参考苏南大叔的博客文章：

• https://newsn.net/tag/ai/

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