huggingface上匯集了各個大模型和預訓練模型的權重文件，但是訪問huggingface需要連接外網，即時連接外網之后下載仍然過慢甚至會出現中斷，因此本文將使用兩種方法教你解決上述問題。

1.使用國內鏡像下載

使用國內huggingface鏡像：https://hf-mirror.com/。
huggingface建立了一個國內鏡像網站，可以通過搜索模型名字下載對應的權重文件。

例如，我想要下載Qwen2.5-Omni-7B的模型權重，可以在上圖的搜索框搜索該名字。

魔塔社區作為huggingface的平替開源社區，同樣集成了很多模型的權重文件。
https://www.modelscope.cn/home

2.使用Python腳本自動化下載

使用snapshot_download庫從huggingface網站下載模型，下載過程中若出現中斷可以重新執行代碼，執行后則會繼續下載文件。repo_id為你想下載的模型名稱。

import osos.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(repo_id="Go4miii/DISC-FinLLM",repo_type="model",local_dir="J:/DISC-FinLLM/",resume_download=True)

from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download(model_id='Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct',  # 官方模型cache_dir='./test',                      # 可選：指定本地存儲路徑user_agent={'Use-Case': 'download'}      # 推薦添加用戶標識
)
print(f"模型已下載至：{model_dir}")