背景

由于llama2模型的下载需要经过官方的授权，这就需要登陆hugging face的，对模型页面进行申请。等待审核通过后，才能够下载。如果在单纯用 git lfs 的方式进行下载，需要输入账号和密码。为了更快速地进行下载，既能够设置密码、也能够设置代理，采用脚本的方式会更加合适，不会因为随便改动代理而引发其他问题。

具体实现

使用huggingface_hub进行下载。首先安装huggingface_hub库：

pip install huggingface_hub 

huggingface_hub提供了多种模型下载的方案：huggingface_hub 下载方法 感兴趣可以进一步阅读。

再在 hugging face官网生成自己账号的access token：

再在目标模型页面申请 llama2 的下载权限，这个需要等待一点儿时间，我这边大概10分钟左右就通过了。

下面实例是将Llama-2-7b-hf下载到本地指定目录。具体示例代码如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2023/7/25 14:29
# @Author  : JasonLiu
# @File    : download_hf.py
from huggingface_hub import snapshot_download

repo_id = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"  # 模型在huggingface上的名称
local_dir = "/home/model_zoo/LLM/llama2/Llama-2-7b-hf/"  # 本地模型存储的地址
local_dir_use_symlinks = False  # 本地模型使用文件保存，而非blob形式保存
token = "XXX"  # 在hugging face上生成的 access token

# 如果需要代理的话
proxies = {
    'http': 'XXXX',
    'https': 'XXXX',
}

snapshot_download(
    repo_id=repo_id,
    local_dir=local_dir,
    local_dir_use_symlinks=local_dir_use_symlinks,
    token=token,
    proxies=proxies
)