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开发机配置外网代理并使用 git lfs 高速下载 Hugging Face 数据集流程
本文档将介绍如何配置开发机的代理，登录 Hugging Face，并使用 git-lfs （Git Large File Storage）进行数据集的高速下载。
1. 配置代理连接外网
开发机在某些网络环境下可能无法直接访问外网，因此需要配置代理以保证能够访问外部资源（如 Hugging Face 数据集）。执行以下步骤来配置 HTTP 和 HTTPS 代理：
步骤 1.1：编辑系统的 /etc/profile 文件
首先，我们需要在 /etc/profile 文件中添加代理配置：
sudo vim /etc/profile
在文件末尾添加以下内容：
# 设置 HTTP 和 HTTPS 代理
export http_proxy="http://xxxxxx"
export https_proxy="http://xxxxxx"
请根据实际的代理地址替换 xxxxxx 部分。
步骤 1.2：使配置生效
修改完 /etc/profile 文件后，需要执行以下命令使配置生效：
source /etc/profile
2. 安装 git-lfs 并进行设置
git-lfs 是用于管理和下载大文件的 Git 扩展，特别适用于存储在 Git 仓库中的大型文件。在本步骤中，我们将安装 git-lfs 并进行相关设置。
步骤 2.1：安装 git-lfs
使用 yum 包管理器来安装 git-lfs：
sudo yum install git-lfs
步骤 2.2：初始化 git-lfs
安装完成后，我们需要初始化 git-lfs：
git lfs install
此命令将设置 Git LFS 的必要配置，确保它能够正确工作。
3. 登录 Hugging Face 并配置 Git
为了能够从 Hugging Face 下载数据集，我们需要进行认证。下面是登录过程：
步骤 3.1：安装 huggingface-cli
huggingface-cli 是 Hugging Face 提供的命令行工具，可以用来进行认证和访问数据集。
pip install huggingface-cli
步骤 3.2：登录 Hugging Face
使用 huggingface-cli login 命令登录 Hugging Face：
huggingface-cli login
系统会要求输入 token，复制并粘贴你的 Hugging Face 账户的 token。你可以通过以下链接获取 token：
Hugging Face 账户页面
4. 配置 Git 存储凭据
为避免每次推送或拉取时都需要输入密码，可以配置 Git 存储凭据：
git config --global credential.helper store
这将使 Git 保存凭据信息，避免频繁地要求输入认证信息。
5. 克隆并下载数据集
步骤 5.1：克隆数据集仓库
使用 git clone 命令来克隆数据集仓库。为了提高下载速度，执行 git-lfs 拉取大文件时使用 GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 跳过初始化文件下载，避免速率限制：
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/datasets/mlfoundations/MINT-1T-PDF-CC-2024-18
该命令将克隆指定的 Hugging Face 数据集仓库。
步骤 5.2：进入克隆后的仓库目录
进入数据集仓库的目录：
cd MINT-1T-PDF-CC-2024-18
步骤 5.3：使用 git lfs pull 拉取大文件
接下来，使用 git lfs pull 命令触发大文件的下载，并完成数据集的下载。这个操作会确保通过 Git LFS 完成大文件的下载：
git lfs pull
下载完成后，你将能够使用这些大文件。
6. 完成
当 git lfs pull 完成后，数据集将下载完毕，输出如下信息：
echo "pull done"
此时，你已经成功下载了 Hugging Face 上的 MINT-1T 数据集，并能够在本地进行使用。
总结
- 配置代理：通过修改
/etc/profile配置 HTTP 和 HTTPS 代理。 - 安装
git-lfs：使用yum install git-lfs安装 Git LFS，并初始化它。 - 登录 Hugging Face：通过
huggingface-cli login登录 Hugging Face 账户。 - 克隆和下载数据集：使用
git clone和git lfs pull克隆数据集并下载大文件。
通过这些步骤，你能够顺利配置开发机的代理、登录 Hugging Face 账户并使用 git-lfs 下载大数据集。