Hugging Face 默认缓存目录

Hugging Face 是一个着名的自然语言处理平台，提供了许多强大的自然语言处理工具，比如自然语言处理模型、语言模型、问答系统、自然语言生成等。这些工具在使用时需要下载相应的数据和模型，而下载的数据和模型通常都是非常大的。为了加快下载速度和解决网络问题，Hugging Face 在其库中实现了一个默认缓存目录。本文将介绍 Hugging Face 默认缓存目录的相关知识。

Hugging Face 缓存目录的作用

缓存目录是 Hugging Face 为了加速数据和模型下载而设置的一种本地化缓存机制。当您首次下载一个数据文件或模型文件时，Hugging Face 会将文件保存到缓存目录中。之后，如果您需要再次下载相同的文件，Hugging Face 将会使用缓存目录中已经存在的文件，并从缓存目录中读取文件。这种机制可以大大提高数据和模型下载的速度，减少网络带宽的消耗。

Hugging Face 缓存目录的位置

Hugging Face 缓存目录的位置在 ~/.cache/huggingface 目录下。可以通过以下命令来查看缓存目录的位置：

import os
cache_directory = os.path.join(os.path.expanduser("~"), ".cache", "huggingface")
print(cache_directory)

Hugging Face 缓存目录的配置

如果您想更改或关闭 Hugging Face 缓存目录，可以通过设置环境变量 HF_HOME 来实现。例如，如果您想将缓存目录更改为本地目录 /my/data/huggingface，可以在终端中执行以下命令：

export HF_HOME=/my/data/huggingface

或者，您可以通过 config.HF_CACHE_DIR 参数来指定缓存目录的位置。例如，如下代码将缓存目录设置为当前工作目录下的 .huggingface_cache 目录：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, logging
import os

logging.set_verbosity_error()
cache_directory = os.path.join(os.path.abspath('.'), '.huggingface_cache')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', cache_dir=cache_directory)
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased', cache_dir=cache_directory)

以上是有关 Hugging Face 默认缓存目录的介绍。 Hugging Face 的缓存机制可以大大提高下载速度，节省网络带宽，缓存目录的位置可以通过环境变量或代码配置进行更改。