5bei.cn大模型教程网最近在复现Asynchronous Large Language Model Enhanced Planner for Autonomous Driving这篇论文的时候遇到了各种问题，其中主要的就是，论文的数据集和使用到的大模型llama2是存放在一个叫hugging face的论坛网站里面的，完全不会使用
（针对大模型llama，大家也可以去官网申请https://ai.meta.com/llama/）
可以参考下载 llama2-7b-hf 全流程【小白踩坑记录】
在这里主要分享自己的踩雷点
1.huggingface 下载
1.注册账号
最开始根据文章源码github的链接来到huggingFace网站，注册账号后（需要注意会涉及到之后申请许可的问题，所有国家信息这一栏尽量填写国外地址，我最开始使用自己账号没有，就被拒绝了，所有换了个号再来申请）
2.获得该帖子（项目）许可
我这里以及获取了许可，我就简单说下没有获取许可应该怎么做
在Model card 页面一直往下翻，如果现在的模型版本和信息不是你想要的，下面也有选项支持跳转到对应的llama模型版本。在最下面就会有填写基础信息并申请access 的part，发送后10分钟左右会出现结果。（下面的图就是申请成功后的页面）
3.创建自己的Access Key
token name自己设定就行，token type选Fine-grained，然后下面标记部分选择想要访问的存储库，为指定的存储库设置下面的所有用户级或组织级权限。（因为我已经获得了Llama-2-13b-chat-hf的访问权，所有会自动出现）。
！！！创建好后的token密令需要保存下来，之后很难再能查看！！！
！！！创建好后的token密令需要保存下来，之后很难再能查看！！！
！！！创建好后的token密令需要保存下来，之后很难再能查看！！！
然后就是我之前踩到的雷了，因为huggingFace以前没有用过，右上角的各自按钮是关于部署api的，没找到下载方法，就去网上查了一下，huggingface官网有讲自己的下载方式，其中很多博主教程是用huggingface-cli下载。也就是——
以下代码，具体教程可以看官网的讲解
首先需要
安装依赖
pip install -U huggingface_hub再调用函数下载
基本用法-下载模型
huggingface-cli download bigscience/bloom-560m --local-dir bloom-560m基本用法-下载数据集
huggingface-cli download --repo-type dataset lavita/medical-qa-shared-task-v1-toy
但是难受的是我每次运行就会报错，主要就是显示
（博主肯定是挂了梯子的！！！）
再网上寻找解决方法无果后，有去尝试通过申请官方许可下载，但一直没有回信，最后博主只能尝试用最笨的方法，也就是git clone 直接下载，好在网络给力了一次，成功下载。（就是可怜我的梯子流量，呜呜呜）同时再之后查询网上资料的时候实际上也有发现一个huggingface的国内镜像，只能说博主是有够猪比的。
使用git clone需要下载更新 git lfs库
git-lfs（Git Large File Storage）是一种Git扩展，专门用于处理大型文件和二进制文件的版本控制。通常，Git对大型文件的处理不太高效，而Git LFS提供了一种更好的方式来存储和管理这些文件。
如果使用的是Debian或Ubuntu，先执行以下指令（对于其他Linux发行版，可以参考Git LFS的官方文档。）
sudo apt-get install git-lfs安装完成后，需要在项目中初始化Git LFS
git lfs install
再执行代码克隆存储库，会自定处理大文件
git clone https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf在执行过程中会显示
这个时候输入huggingface的账号username，然后他会叫输入password，这个时候输入我们创建的token密钥，然后就会自己下载了。
文章来源于互联网:轨迹预测学习——蠢蛋踩雷，如何下载meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf
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