外观
ModelScope 下载模型完整教程 — 国内直连的 HF 替代
ModelScope(魔搭) 是阿里推出的模型社区,国内直连、无需任何代理,Qwen、DeepSeek、GLM 等主流开源模型基本都有官方同步,是 Hugging Face 拉不动时的首选替代。
方法一:modelscope SDK 下载(推荐)
bash
pip install modelscope下载整个模型仓库:
python
from modelscope import snapshot_download
# 以 Qwen2.5-7B-Instruct 为例,model_dir 为本地路径
model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct')
print(model_dir)指定下载目录与只下载部分文件:
python
model_dir = snapshot_download(
'Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct',
cache_dir='D:/models', # 自定义存放位置
allow_patterns=['*.safetensors', '*.json'], # 只要权重和配置
)方法二:命令行下载
bash
# 下载完整模型
modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
# 指定本地目录
modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct --local_dir ./qwen2.5-7b方法三:Git 克隆
模型页右上角有仓库地址,支持 git lfs:
bash
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct.git大文件建议用 SDK
Git 方式对断点续传支持一般,几十 GB 的权重建议用 SDK 或命令行,支持断点续传且默认多线程。
配合 transformers 使用
ModelScope 下载的模型目录结构与 HF 一致,from_pretrained 直接指向本地路径即可:
python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, device_map='auto')也可以让 modelscope 直接接管(接口与 transformers 兼容):
python
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 用法与 transformers 相同,但会从 modelscope.cn 拉取ModelScope 与 hf-mirror 怎么选
| 场景 | 建议 |
|---|---|
| 模型在 ModelScope 有官方同步(Qwen/DeepSeek/GLM 等) | 优先 ModelScope,速度通常最快 |
| 模型只在 Hugging Face 上有(海外新模型、社区微调版) | 用 hf-mirror 镜像 |
| 需要 datasets、spaces 等 HF 生态 | hf-mirror + huggingface-cli |