Найти в Дзене
avencores.

HuggingFaceModelDownloader: Быстрое скачивание моделей и датасетов с Hugging Face

HuggingFaceModelDownloader - это мощная и современная утилита командной строки, написанная на Go, предназначенная для максимально быстрого и надежного скачивания моделей и датасетов с Hugging Face Hub. Она решает проблемы медленной загрузки и отсутствия гибкости стандартных инструментов, предлагая пользователю полный контроль над процессом. * Многопоточная загрузка: Поддержка до 16 параллельных соединений на один файл, что позволяет максимально использовать пропускную способность интернет-канала. * Умное возобновление: Автоматическое продолжение прерванных загрузок без создания лишних файлов состояния (state files), основываясь на проверке размера и SHA-256. * Полноценный Web UI: Помимо командной строки, доступен современный веб-интерфейс с мониторингом прогресса через WebSocket в реальном времени. * Красивый TUI: Интуитивно понятный текстовый интерфейс для терминала с плавным отображением скорости (используется метод EMA) и прогресс-барами. * Гибкая фильтрация: Возможность скачивать т
Оглавление

HuggingFaceModelDownloader - это мощная и современная утилита командной строки, написанная на Go, предназначенная для максимально быстрого и надежного скачивания моделей и датасетов с Hugging Face Hub. Она решает проблемы медленной загрузки и отсутствия гибкости стандартных инструментов, предлагая пользователю полный контроль над процессом.

Основные возможности

* Многопоточная загрузка: Поддержка до 16 параллельных соединений на один файл, что позволяет максимально использовать пропускную способность интернет-канала.

* Умное возобновление: Автоматическое продолжение прерванных загрузок без создания лишних файлов состояния (state files), основываясь на проверке размера и SHA-256.

* Полноценный Web UI: Помимо командной строки, доступен современный веб-интерфейс с мониторингом прогресса через WebSocket в реальном времени.

* Красивый TUI: Интуитивно понятный текстовый интерфейс для терминала с плавным отображением скорости (используется метод EMA) и прогресс-барами.

* Гибкая фильтрация: Возможность скачивать только нужные файлы (например, конкретные квантования GGUF) с помощью системы включения/исключения по паттернам.

* Поддержка закрытых репозиториев: Работа с приватными и gated-моделями через токены доступа (HF_TOKEN) и поддержку переменных окружения.

Преимущества

* Высокая скорость: Оптимизированное сканирование репозиториев работает до 100 раз быстрее, чем в предыдущих версиях (обработка 90+ файлов занимает около 2 секунд).

* Безопасность и надежность: Обязательная проверка контрольных сумм SHA-256 для LFS-файлов гарантирует целостность данных.

* Кроссплатформенность: Доступны бинарные файлы для Windows, Linux, macOS, а также официальный Docker-образ.

* Автоматизация: Поддержка вывода событий в формате JSON делает утилиту идеальной для использования в CI/CD пайплайнах.

* Отсутствие зависимостей: Поставляется в виде одного исполняемого файла, не требует установки Python или библиотек Transformers.

Скачать с GitHub

⬇️Поддержать автора⬇️

✅SBER: 2202 2050 1464 4675