怎么在 kaggle/sagemaker上用hugeface上的大模型文件呢？

blackantt

请问，要在kaggle或sagemaker上用hugeface上面的大模型文件。该怎么弄？   难道要把几十G的大模型文件从hugeface上面下到本地，然后压缩再上传到kaggle的dataset里面吗？

很cool的阳

对于Kaggle
使用Hugging Face Hub的API或命令行工具：
你可以使用Hugging Face的命令行工具huggingface-cli或Python库huggingface_hub来直接下载模型到Kaggle的Notebook环境中，而无需先下载到本地。例如，使用huggingface-cli的download命令可以将模型下载到指定的目录。
在Notebook中直接加载模型：
如果你已经在Kaggle Notebook中通过某种方式获得了模型的路径（无论是直接下载还是通过其他方式），你可以使用如transformers库中的from_pretrained方法来加载模型。这种方法会自动处理模型的下载（如果尚未下载）和加载。
上传小文件或配置信息：
如果模型文件确实太大，无法直接上传，你可以考虑只上传模型的配置信息或一些必要的元数据文件，然后在Notebook中通过from_pretrained方法指定模型的远程仓库ID来加载模型。
利用Kaggle的数据集功能：
如果确实需要将模型文件上传为数据集，你可以尝试将模型分割成多个较小的部分进行上传，然后在Notebook中重新组合。但这通常不是推荐的做法，因为它增加了复杂性并可能引入错误。
对于SageMaker
使用SageMaker的内置功能：
Amazon SageMaker提供了多种内置功能来简化机器学习和深度学习模型的训练和部署。你可以使用SageMaker的Notebook实例来直接加载Hugging Face模型，而无需先下载到本地。
配置SageMaker Notebook：
在SageMaker Notebook中，你需要安装必要的库（如transformers），并配置好相应的环境变量（如果需要）。
使用from_pretrained方法：
与Kaggle类似，你可以在SageMaker Notebook中使用from_pretrained方法来加载Hugging Face模型。这会自动处理模型的下载和加载过程。