Hugging Face下载模型

https://zhuanlan.zhihu.com/p/663712983

1. 官方加速方案：hf_transfer + huggingface‑cli 🛠

这是 Hugging Face 推荐的加速方式。

pip install -U huggingface_hub

pip install "huggingface_hub[hf_transfer]"
export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1
huggingface-cli download Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct --local-dir ./models/Qwen2-VL-7B-Instruct

• hf_transfer 是由官方提供、基于 Rust 的高性能下载工具，用于加速大文件传输 (知乎专栏, Hugging Face)。
• 支持断点续传、并行下载、进度显示，下载速度明显提升。

2. 国内镜像 + huggingface-cli

配合国内镜像如 https://hf-mirror.com，可以极大提升国内下载速度：

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1
huggingface-cli download Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct --local-dir ./models/Qwen2-VL-7B-Instruct --resume-download

• 使用镜像源替换官方域名，支持所有官方命令和功能 (CSDN博客, CSDN博客)。
• --resume-download 支持断点续传，不怕中断 (CSDN博客)。

3. 使用“hf-mirror‑cli”工具

专门为国内用户定制，整合镜像 + 并发 + 断点续传：

pip install hf-cli
hf-mirror-cli download Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct --local-dir ./models/Qwen2-VL-7B-Instruct

• 自动检测网络、支持断点续传、并行下载，兼容官方命令行 (CSDN博客)。

4. 使用“hfd”（镜像站开发的下载工具）

轻量脚本 + aria2，更稳定，对大文件更友好：

wget https://hf-mirror.com/hfd/hfd.sh
chmod +x hfd.sh
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
./hfd.sh Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct --tool aria2c -x 4

• 支持并发下载、断点续传，完全绕过官方 hub 的速度瓶颈 (CSDN博客)。

5. Python SDK + 手动参数控制

如果你希望整合下载代码，可用 Python 接口：

from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(
    repo_id="Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct",
    local_dir="./models/Qwen2-VL-7B-Instruct",
    cache_dir="/data/models/hf_cache",       # 对应 HF_HOME
    endpoint="https://hf-mirror.com",        # 镜像源
    local_dir_use_symlinks=False,            # 复制而非软链
    resume_download=True                     # 断点续传
)

• 完全自定义缓存路径、镜像源、断点续传等选项 。

方法对比

推荐方案

对于希望“即好用又快速”的选择，推荐以下顺序：

1. CLI + 镜像源 + hf_transfer：最简单且高速。
2. hf-mirror-cli：配置最少，一键加速体验佳。
3. hfd + aria2：适合下载大文件，稳定性强。
4. Python 接口方式：适合集成到脚本或自动化流程中。