huggingface-cli download --resume-
时间: 2025-03-21 14:05:28 浏览: 61
### 如何恢复中断的 Hugging Face CLI 下载操作
Hugging Face 提供了一个强大的命令行工具 `huggingface-cli`,用于管理模型和其他资源。如果下载过程中断,可以利用该工具内置的功能来恢复下载。
在 Hugging Face 的官方文档中提到,当使用 `huggingface-cli` 或者通过 Python API 进行文件下载时,其底层实现支持断点续传功能[^4]。这意味着即使下载被意外中断,也可以自动从上次停止的位置继续下载而无需重新开始整个过程。
以下是具体的操作方法:
#### 使用 `transformers` 库中的缓存机制
虽然 `huggingface-cli` 是一种交互方式,但在大多数情况下,实际下载是由 `transformers` 库处理的。此库会将已下载的部分存储到本地缓存目录中,默认路径通常位于用户的主目录下(例如 Linux/MacOS 中为 `~/.cache/huggingface/transformers`)。因此,在尝试再次运行相同的下载命令时,程序能够检测到部分已完成的内容并从中断处继续下载[^5]。
```bash
huggingface-cli download <model_id>
```
只需重复执行上述命令即可触发恢复流程。注意替换 `<model_id>` 为你所需的预训练模型标识符。
#### 手动清理不完整的下载项(可选)
如果遇到某些特殊情况导致无法正常恢复,则可能需要手动删除损坏或未完成的数据后再重试。可以通过以下步骤找到对应的临时文件夹并清除它们:
1. 定位默认缓存位置;
2. 查找与目标模型相关的残留数据;
3. 删除这些不必要的片段以便于下次请求时重建连接。
> **重要提示**: 此种做法仅适用于确认存在冲突或者错误的情况下谨慎采用。
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### 示例代码展示如何验证当前环境配置以及设置自定义缓存地址
为了更好地控制下载行为,还可以调整相关参数以指定不同的工作区或其他选项:
```python
from transformers import set_transformers_cache
set_transformers_cache("/path/to/custom/cache") # 设置新的缓存路径
```
以上脚本展示了怎样改变默认保存位置至 `/path/to/custom/cache` 文件夹内,从而便于管理和维护大型项目所需的各种依赖包。
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