Hugging Face 模型上传指南

在当今的人工智能领域，模型的共享与交流变得愈发重要。Hugging Face 作为知名的模型托管平台，为开发者提供了便捷的模型展示和交流空间。本文将详细介绍如何将本地训练好的模型上传至 Hugging Face，涵盖从安装必要工具、登录平台、创建项目到最终成功提交模型的全过程。

1. 安装 git-lfs 和 huggingface_hub

通过 CLI 上传 Hugging Face 模型同样与 Git 相关联。由于大模型的模型文件通常较大，因此我们需要安装 Git LFS 以支持大文件系统。

# Linux
apt-get install git-lfs

# macOS
brew install git-lfs

# 初始化 Git LFS
git lfs install

# 安装 Hugging Face 官方 Python 库
pip install huggingface_hub

2. 使用 huggingface-cli login 登录

使用 huggingface-cli login 命令进行登录。登录过程中需要输入用户的 Access Token，获取时需要先验证邮箱。

git config --global credential.helper store
huggingface-cli login

3. 创建项目

使用以下命令创建远程仓库并克隆到本地：

huggingface-cli repo create PCL-Reasoner/V1
git clone https://hf-mirror.com/PCL-Reasoner/V1

4. 把训练好的模型保存进去

将模型文件复制到克隆的仓库目录中：

cp -r hf_model_ckpt/* V1

5. 通过 Git 提交到远程仓库

使用标准 Git 流程提交并推送模型文件：

cd V1
git add .
git commit -m "add: PCL-Reasoner/V1"
git push

或者使用官方推荐的 CLI 上传命令：

huggingface-cli upload PCL-Reasoner/V1 .