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不确定这是否是常识，所以在此分享。你可能已经注意到Hugging Face（HF）的下载速度上限约为10.4MB/秒（至少对我来说是这样）。但是如果你安装用Rust编写的hf_transfer，就能获得无上限的速度！我的下载速度超过了1GB/秒，这节省了我很多时间！编辑：我遇到的10.4MB的限制与Python无关。可能是一个带宽限制，在使用hf_transfer时就不存在了。编辑2：需要说明的是，我在使用命令行Python下载模型时会遇到10.4MB/秒的上限。当我通过网站下载时，上限约为±40MB/秒。当我启用hf_transfer时，速度超过1GB/秒。以下是操作步骤：安装HuggingFace CLI，执行pip install -U “huggingface_hub[cli]"；安装hf_transfer以获得极快的速度，执行pip install hf_transfer；登录你的HF账号，执行huggingface - cli login；现在你可以无限制速度地下载任何模型，执行HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER = 1 huggingface - cli download <model - id>

讨论总结

原帖介绍了通过安装hf_transfer来加速Hugging Face模型下载速度的方法，引发了众多讨论。大家从多个方面展开探讨，包括下载速度的限制及其原因、hf_transfer的适用性和存在的问题、是否有其他替代的下载方法、不同工具在下载中的表现差异等，整体讨论氛围积极，大家都在分享自己的经验和见解。

主要观点

  1. 👍 通过torrent分发Hugging Face模型是理想方式
    • 支持理由：高效分发，只要有人正常下载后创建种子就能开启。
    • 反对声音：Hugging Face无法控制传播，存在恶搞机会和法律影响。
  2. 🔥 10.4MB的下载速度限制不是Python瓶颈
    • 正方观点：除非使用2010年的CPU，否则与Python无关。
    • 反方观点：原帖表述易让人误解为Python导致限制。
  3. 💡 hf_transfer是针对数据中心网络（200 + MB/s）
    • 解释：在普通场景下使用可能存在问题，比如一旦出错难以调试。
  4. 💡 原帖内容有价值，为评论者节省了金钱
    • 解释：评论者之前租用设备下载模型有成本，原帖方法节省了成本。
  5. 💡 Python不存在原帖提到的下载限制，原帖提到的可能是带宽限制
    • 解释：原帖中提到在Python命令行下载的限制可能是带宽问题，而非Python本身。

金句与有趣评论

  1. “😂 我希望他们能通过torrent分发。这基本上是理想的用例。”
    • 亮点：提出一种新颖的Hugging Face模型分发方式。
  2. “🤔 10.4mb is 100% NOT PYTHON BOTTLENECK unelss you on some 2010 cpu.”
    • 亮点：明确指出10.4MB下载速度限制与Python无关，纠正常见误解。
  3. “👀 你刚刚用这个帖子给我买了午餐！”
    • 亮点：以幽默的方式表达原帖内容的价值。
  4. “🤔 Hf transfer is meant for datacenter network at range of 200+mb/s.”
    • 亮点：指出hf_transfer的适用场景。
  5. “😂 good old times”
    • 亮点：对过去加速下载经历的怀念，增加讨论的趣味性。

情感分析

总体情感倾向积极，大家积极分享自己的观点和经验。主要分歧点在于一些技术问题，如hf_transfer的适用性、下载速度限制的原因等。可能的原因是不同用户的使用场景和技术背景不同，导致对同一问题有不同的看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：将hf_transfer与BitTorrent结合的可能性、Xet - team对hf_transfer深度集成到Hub的重大更新。
  • 潜在影响：如果Xet - team的更新成功，可能会极大改善Hugging Face平台的上传下载体验，提升用户效率；若探索出合理的torrent分发方式，可能会改变Hugging Face模型的分发格局。

详细内容：

《关于加快 Hugging Face 模型下载速度的热门讨论》

在 Reddit 上，一篇题为“Speed up downloading Hugging Face models by 100x”的帖子引发了广泛关注。该帖称，Hugging Face 下载速度通常被限制在约 10.4MB/s 左右，但安装用 Rust 编写的 hf_transfer 后，速度能大幅提升，甚至超过 1GB/s。此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为可以通过 torrent 方式分发，比如有人说：“我希望他们能通过 torrent 分发。这基本上是理想的用例。”但也有人提出了不同看法，如“Torrent 允许混合来源（P2P 和 HTTP），这将是理想的。” 还有人担心法律问题，比如“我想知道这会有什么法律影响。”

关于各种下载工具的使用，有人说：“我大部分时间都使用 wget 下载模型。”还有人分享了自己的相关经历，比如“我租用 H100 时，总是花费约 5 美元下载 Llama 3.3 70b。”

有用户指出，hf_transfer 并非适用于所有情况，比如“hf_transfer 在很多情况下并不能提供任何提升，因为下载速度受用户机器限制。” 还有用户对下载速度的限制原因提出了各种猜测和分析。

总之，这场讨论展示了大家对加快 Hugging Face 模型下载速度的关注和思考，以及在方法和影响方面的不同观点。但最终如何优化下载体验，还需要进一步的探索和改进。