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概览
从 Hugging Face 下载模型主要有五种常用方式：使用 Transformers 的 from_pretrained 接口、Hugging Face 提供的命令行工具（CLI）、huggingface_hub 库中的 hf_hub_download 函数、snapshot_download 方法、以及通过 Git LFS 克隆模型仓库。每种方法各有优势，可根据网络环境、自动化需求和私有仓库权限灵活选择。
方法一：Transformers Python API
通过 Transformers 库的高层接口，可以一行代码从模型仓库下载并加载模型：
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
首次运行时，所需权重文件会被下载并缓存到本地，再次加载时即从缓存读取，无需重复下载。
对于需要离线加载的场景，可设置 local_files_only=True，让 from_pretrained 仅从本地缓存加载：
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased", local_files_only=True)这样可以在无网络环境下使用已下载模型。
方法二：命令行工具（CLI）
Hugging Face 官方提供 huggingface-cli，可直接在终端下载模型文件：
pip install huggingface_hub
huggingface-cli download HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta该命令会将指定模型仓库的所有文件下载到本地缓存目录，适合快速批量下载或脚本化操作。
登录并授权后，CLI 也能访问私有仓库：
huggingface-cli login huggingface-cli download <private-repo-id>授权令牌会自动保存在本地，后续下载无需重复登录。
方法三：hf_hub_download 函数
使用 huggingface_hub 库时，可精确下载指定文件而非整个仓库：
from huggingface_hub import hf_hub_download
local_path = hf_hub_download(repo_id="lysandre/arxiv-nlp", filename="config.json")
print(local_path) # /root/.cache/huggingface/hub/models--lysandre--arxiv-nlp/.../config.json函数会将文件缓存在本地，并返回缓存路径，有助于在自定义脚本中灵活获取模型组件。
方法四：snapshot_download 整仓下载
当需要离线或墙内环境完整获取模型时，可使用 snapshot_download：
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(repo_id="meta-llama/Llama-2-7b-hf", repo_type="model")该方法会下载整个仓库快照，包括所有版本的文件，并存储于本地缓存目录，支持指定分支或提交哈希。
方法五：Git LFS 克隆
模型仓库本质上是 Git 仓库，可通过 Git LFS 完整克隆：
git lfs install git clone https://huggingface.co/bigscience/bloom若对私有模型有写权限，可使用 SSH：
git clone git@hf.co:<MODEL_ID>克隆后，仓库中包含 config.json、权重文件（.bin 或 .safetensors）等，可直接在本地加载。
本地缓存与管理
所有下载的模型文件默认缓存在 ~/.cache/huggingface/ 目录下，包含版本管理和权限控制信息，不建议手动修改缓存文件以免损坏。
若需清理缓存，可删除对应子目录或使用官方工具：
huggingface-cli cache delete管理缓存有助于节省磁盘空间并重置下载状态。
小结
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快速体验：使用
from_pretrained或pipeline即可一行加载模型。 -
批量/自动化：推荐
huggingface-cli download或snapshot_download。 -
精细控制：采用
hf_hub_download按需获取文件。 -
克隆镜像：通过 Git LFS 完整克隆，适合二次开发和私有化部署。
根据自身需求和网络环境灵活选择，均可在 Hugging Face Hub 上安全、高效地获取所需模型。