摘要：针对AutoDL平台下载Hugging Face大模型速度慢的问题，提供两种优化方案：1）通过设置镜像源（hf-mirror.com）和安装hf_transfer插件，可将下载速度从几MB/s提升至上百MB/s；2）使用Python脚本实现一键下载，支持断点续传和8线程并行下载。具体操作包括设置环境变量、安装插件，并提供可直接修改模型ID和本地路径的Python代码示例，显著提升大模型下载效

libigl版本太高了damn

出现"No space left on device"可能由存储路径配置或缓存文件积累导致。下载过程涉及模块，其默认缓存路径为。往往我们不想要把下好的模型从缓存中删除，于是我们可以使用的方法，基于符号链接方式将HuggingFace缓存重定向到AutoDL数据盘的具体操作步骤。这样就算数据盘不够，也可以扩容数据盘。-p。

【代码】stable-diffusion-2-1下载。

害，你版本高，我就降一点。

我安装的环境是torch==2.4.1 和torch但是我的版本高也不行。，问题核心在于 ​。

例如：error: RPC failed;刚开始玩AutoDL git clone就给我来了个下马威，遇到的报错千奇百怪，都是类似于超时网络不稳定等问题，解决方法例如代理等不尽人意，用浅层clone的方法行但是麻烦。