huggingface.co无法访问怎么办？

请访问 https://hf-mirror.com/

hf-mirror.com是一个旨在为中国国内的人工智能开发者提供更快更稳定下载服务的镜像站点，它镜像了Hugging Face的huggingface.co网站上的模型和数据集资源。由于网络环境和地理限制，直接从Hugging Face的官方服务器下载可能遇到速度慢或者连接不稳定的问题，而hf-mirror.com通过在国内部署服务器，提供了对这些资源的加速访问。

以下是使用hf-mirror.com下载模型或数据集的一些方法：

方法一：网页下载

直接在网站上搜索所需的模型或数据集，并在模型主页的“Files and Version”部分下载文件。

方法二：使用 huggingface-cli

安装依赖：通过pip install -U huggingface_hub安装必要的工具。
设置环境变量：在Linux中使用export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com，在Windows PowerShell中使用$env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com"。建议将这行代码添加到你的shell配置文件中，例如~/.bashrc。
下载模型：使用huggingface-cli download --resume-download <model_name> --local-dir <destination_folder>。
下载数据集：使用huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download <dataset_name> --local-dir <destination_folder>。可以通过添加--local-dir-use-symlinks False来禁用软链接。

方法三：使用 hfd

下载 hfd 工具：通过wget https://hf-mirror.com/hfd/hfd.sh并运行chmod a+x hfd.sh使其可执行。
设置环境变量：与方法二相同。
下载模型或数据集：使用./hfd.sh <model_or_dataset_name> --tool aria2c -x 4（对于数据集，添加--dataset标志）。

方法四：使用环境变量（非侵入式）

在运行Python脚本时，通过环境变量HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com python your_script.py指定下载源。

对于那些需要登录才能访问的资源（Gated Repositories），你需要先在Hugging Face的官网上登录并申请权限，然后获取Access Token，再通过--token参数使用huggingface-cli或hfd下载。