为了将 Hugging Face 的模型下载地址从默认的 https://huggingface.co 更改为 hf-mirror，可以通过设置环境变量 HF_ENDPOINT 来实现。这样，transformers 库会从 hf-mirror 下载模型，而不是从默认的 Hugging Face 网站。也可以在 x.py 脚本中设置环境变量，以确保每次运行脚本时都使用 hf-mirror。在终端中

hf-mirror.com的包如何下载。模型名字自己随便搜一个，然后点这个复制。

在Ubuntu的conda环境中，你可以使用nvidia-smi命令来查看GPU的型号。首先，你需要在终端中打开你的conda环境，然后运行nvidia-smi命令。这个命令将会显示你的GPU的详细信息，包括型号、总内存、使用的内存、GPU利用率、温度等。

在你的代码中，你可以在加载模型到GPU之前，添加一行代码来设置要使用的GPU。GPU的索引号是从0开始的，所以GPU-1实际上是第二个GPU。如果想要在第一个GPU上运行你的程序，应该使用。参数是你想要使用的GPU的索引号，例如，如果你有两个GPU，那么它们的索引号分别是0和1。函数中创建了一个CUDA张量。你应该确保这个张量在你选择的GPU上，可以通过在。此外，需要确保的所有CUDA张量也在同一

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第一种方法适合于需要在相同尺寸的显示设备上播放视频，但又希望减小文件大小或降低带宽需求的场景。这种方法保持了视频的播放尺寸，但牺牲了清晰度。第二种方法适用于视频播放器或设备的物理尺寸有限，需要视频占据的空间更小的情况。这种方法不仅降低了清晰度，还改变了视频在屏幕上的物理尺寸。选择哪种方法取决于具体的应用场景和目标。例如，如果目标是在移动设备上节省存储空间和数据流量，同时保持视频的全屏播放体验，那么

吃相真的很难看，一个这么小、通用的模型，都要挂出来收费索要积分，脸都不要了。老外那么多开源项目和模型，在你们这儿圈起来变成你们敛财的工具和资源，这么缺吗？一点博客分享精神都没有明明一个公开、小型就几m的模型，非要要个付费下载，差不多得了，上面氛围啊，乌烟瘴气的，真的差劲。

【代码】python爬取网页源代码，提取关键词信息。