声明：经验之谈，如果不对，请用尿滋醒我！

直接上图

 再来一下目录的展示

分析和解读

        在这里可以看出模型目录下包括三部分blobs、refs和snapshots，其中前两者一般会包含和模型相关的信息，

--blobs：校验码文件名及其参数配置

--refs：main就是存储的就是模型的校验码

snapshots：模型文件以及相关的配置信息

        比如在这里的refs/main就是存储的就是模型的校验码94a64189c3535c1cb44acfcccd7b0908c1c8eb23，有的时候也会看到blob——id=94a64189c3535c1cb44acfcccd7b0908c1c8eb23，比如下图

        而snapshots/94a64189c3535c1cb44acfcccd7b0908c1c8eb23目录下存储的便是模型文件以及相关的配置信息，当然这个例子只有模型权重文件

        这是一种正常的情况，也是默认的情况，可以看下其他模型加载时候的树状目录 ，会发现其他例子的snapshots就有会模型文件以及相关的配置信息

官方文档

机翻大图，高清直出

huggingface的使用及缓存机制

        官方文档

https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/en/package_reference/environment_variableshttps://huggingface.co/docs/huggingface_hub/main/en/package_reference/environment_variables

        缓存机制

huggingface的cache机制 - 知乎在hf的transformers或者datasets中加载在线加载模型或数据集，如下所示： from transformers import T5ForConditionalGeneration,T5Tokenizer tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-large") model…https://zhuanlan.zhihu.com/p/645974366

 

 

 

huggingface默认文件目录及修改 

• huggingface-hub 包的默认缓存目录为 HUGGINGFACE_HUB_CACHE=~/.cache/huggingface/hub，其本质是对 git 的一层封装。

• transformers 包的默认缓存目录为 TRANSFORMERS_CACHE=~/.cache/huggingface/hub（与huggingface-hub一致，并且本质上是直接复用了huggingface-hub的缓存方式，即 blobs、refs、snapshots 的方式）

• datasets 包的默认缓存目录为：HF_DATASETS_CACHE=~/.cache/huggingface/datasets（与huggingface-hub不一致，其本质上是建立了自己的一套缓存数据集的方式，即采用 arrow 格式对数据进行缓存，从而加速数据的加载速度，提升训练效率），另外，使用 datasets.load_dataset 时会将需要的脚本缓存至 ~/.cache/huggingface/modules/datasets_modules 目录

• evaluate 包设定了如下一些默认缓存路径：

  • HF_METRICS_CACHE=~/.cache/huggingface/metrics

  • HF_EVALUATE_CACHE=~/.cache/huggingface/evaluate

  • HF_MODULES_CACHE=~/.cache/huggingface/modules/evaluate_modules

• diffusers 包的默认缓存目录为：DIFFUSERS_CACHE=~/.cache/huggingface/diffusers，而需要的脚本缓存目录设定在 ~/.cache/huggingface/modules/diffusers_modules 目录 

export HF_DATASETS_CACHE="另一个缓存路径"

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset('LOADING_SCRIPT', cache_dir="PATH/TO/MY/CACHE/DIR")

再次声明，上述内容来自网络，请根据个人情况使用

完结撒花

        人一旦身不由己，所有美丽的东西都势必烟消云散。