国内用户利用 HuggingFace 官方的下载工具 huggingface-cli 和 hf_transfer 从 Huggingface 镜像站上对HuggingFace上的模型和数据集进行高速下载。
Quick Start
（1）clone项目到本地：
git clone https://github.com/LetheSec/HuggingFace-Download-Accelerator.git
cd HuggingFace-Download-Accelerator（2）去HuggingFace上获取到想要的模型或数据集名称，例如 lmsys/vicuna-7b-v1.5，运行脚本进行下载：
python hf_download.py --model lmsys/vicuna-7b-v1.5 --save_dir ./hf_hub- 由于使用了hf_transfer，所以不显示下载进度条是正常的；如果想显示进度条，可以设置
--use_use_hf_transfer False，但会降低下载速度。 - 下载后的文件将存储在指定的
save_dir中，即./hf_hub/models--lmsys--vicuna-7b-v1.5。
（3）使用 transformers 库加载下载的模型时，指定保存后的路径即可：
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-generation", model="./hf_hub/models--lmsys--vicuna-7b-v1.5")（4）下载数据集同理，以zh-plus/tiny-imagenet为例:
python hf_download.py --dataset zh-plus/tiny-imagenet --save_dir ./hf_hub
