高效下载Hugging Face 大模型的几种实用方法：以DeepSeek OCR为例

在AI时代，Hugging Face Hub已成为开源大语言模型（LLM）和预训练模型的宝库。从BERT到Llama系列，这些模型往往体积庞大（几GB甚至上百GB），下载过程容易受网络波动影响，导致中断、重试或失败。作为一名AI从业者，你可能不止一次遇到过“下载到99%就崩”的尴尬。本文将从客观角度，基于实际使用经验，介绍四种常见下载Hugging Face大模型的方法：从基础的Git克隆，到CLI工具、Transformers库，再到国内镜像加速。每种方法都有其适用场景和优缺点，我们将逐一剖析，帮助你根据网络环境和项目需求选择最佳方案。

以DeepSeek AI刚刚发布的DeepSeek OCR模型（一个3B参数的视觉-语言OCR模型，支持文档到Markdown转换）为例，演示这些方法的实际应用。无论你是初学者还是资深开发者，这些步骤都力求简单易懂，我们会逐步说明前提工具和操作环境。

方法一：使用Git克隆仓库

最直观的方法是通过Git从Hugging Face的Git仓库克隆模型。这本质上是将模型仓库当作GitHub项目处理，适合那些已经熟悉版本控制的用户。

操作步骤

首先，确保你的电脑已安装Git（如果没有，可从Git官网免费下载并安装）。然后，在命令行窗口（Windows用户打开“命令提示符”或CMD，macOS/Linux用户打开终端）中运行克隆命令：

git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

这会将模型文件下载到当前目录下的一个新文件夹中。

优点与缺点

这种方式简单直接，无需额外工具，只需一行命令即可启动；克隆后，你还能轻松切换模型版本或提交自定义修改，Git的本地缓存机制也便于后续更新。然而，中断恢复是其最大痛点：Git克隆大仓库时，如果网络波动导致中断，整个过程往往需要从头开始。Hugging Face仓库文件众多（包括权重和配置文件），部分文件超过1GB，Git不会自动续传，而是重新拉取，容易浪费时间。在墙内环境，下载速度可能只有几MB/s，耗时数小时甚至一天。

适用场景

适合小型模型或对版本控制有需求的开发场景。但对于像DeepSeek OCR这样的大模型，建议作为备选，而非首选，尤其如果你是初学者，网络不稳时会更头疼。

方法二：Hugging Face CLI工具

Hugging Face官方的CLI工具（huggingface-cli）是下载模型的专用利器，它基于Git LFS（Large File Storage）优化，专为大文件传输设计，特别适合处理中断问题。

操作步骤

前提是你的电脑已安装Python（版本3.7+，从Python官网下载）和pip包管理器（Python安装时通常自带）。如果你是初学者，可在安装Python后，通过命令行验证：运行python --version和pip --version。然后，在命令行窗口（CMD或终端）中安装Hugging Face Hub库：

pip install huggingface_hub

安装完成后，运行下载命令：

huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-OCR --local-dir ./deepseek-ocr

注意：如果未指定 --local-dir 参数，默认下载位置并非当前目录，而是 Hugging Face 的全局缓存目录（通常为 ~/.cache/huggingface/hub/ 或 Windows下的 %USERPROFILE%\.cache\huggingface\hub）。这有助于避免重复下载，但可能导致文件分散；建议初学者始终显式指定路径，便于后续查找和管理。对于某些受限模型，还需先登录账号：运行huggingface-cli login并输入你的Hugging Face令牌（免费注册获取）。

优点与缺点

CLI的最大亮点是支持续传：内置Git LFS机制，如果下载中断，直接重跑命令即可从断点继续，避免了Git克隆的尴尬；命令行还会实时显示进度、速度和预计剩余时间（ETA），让你一目了然。它还提供灵活选项，如只下载tokenizer子文件夹或启用并行加速。然而，它依赖Python环境，如果你的项目不涉及Python，可能稍显繁琐；初次认证也需额外一步。

适用场景

这是大模型下载的首选，尤其在不稳定网络下。相比Git，它更可靠，实际测试中续传成功率接近100%，对初学者友好——只需几条命令，就能高效获取DeepSeek OCR。

方法三：使用Transformers库直接加载

如果你已经在Python项目中使用Transformers库，这是最无缝的下载方式。它会自动处理下载、缓存和加载过程，适合希望“下载即用”的开发者。

操作步骤

同样，需要Python和pip环境（同上）。在命令行中安装Transformers：

pip install transformers

然后，在你的Python脚本或Jupyter Notebook中编写代码（用VS Code或任何文本编辑器打开一个.py文件）：

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-OCR"
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

首次运行脚本（命令行输入python your_script.py）时，它会自动下载模型到默认缓存目录~/.cache/huggingface/hub/。如果你想自定义路径，可添加cache_dir="./my_cache"参数。

优点与缺点

这种方式的一键集成让下载与模型加载无缝衔接，无需手动管理文件，非常适合快速原型开发；智能缓存机制会检查本地文件，如果已存在则跳过下载，还支持只加载tokenizer等子模块，节省空间。然而，下载过程在后台运行，缺乏CLI的进度条反馈（可用日志监控）；加载时会同时解压文件，占用较多内存，适合RAM充足的环境；中断后需重启脚本，且如果只想下载而不立即加载，此方法稍显间接。

适用场景

深度集成AI项目的理想选择。实际使用中，它与CLI结合效果更好——先用CLI下载，再用Transformers加载。对于初学者，这是一种“边学边下”的高效路径。

方法四：借助国内镜像加速

Hugging Face的全球CDN在墙内访问较慢，国内镜像（如ModelScope或HF-Mirror）通过本地节点加速下载。这些镜像通常兼容前述方法，可作为“加速器”叠加使用，让下载更快更稳。

操作步骤与常见选项

无需额外安装，只需调整URL或环境变量。推荐HF-Mirror（清华大学开源镜像）：在命令行中设置环境变量（临时设置用export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com on macOS/Linux，或Windows的set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com），然后结合CLI下载：

huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-OCR --local-dir ./deepseek-ocr

或者用ModelScope（阿里云）：访问ModelScope Hub搜索“DeepSeek-OCR”，点击下载；CLI方式为git clone https://www.modelscope.cn/deepseek-ai/DeepSeek-OCR.git。其他选项如BigModelHub也可类似操作。对于Transformers，直接在代码中添加use_auth_token=False并依赖镜像环境变量。

优点与缺点

速度提升显著：在墙内，下载可达50-100MB/s，相比原站快5-10倍，测试中DeepSeek OCR只需几分钟；兼容性强，可无缝叠加CLI或Transformers；镜像节点多，稳定性高，支持续传（依赖底层工具）。不过，模型同步可能延迟几小时到几天，新发布如DeepSeek OCR需稍等；覆盖不全，私有模型暂无；初次配置环境变量有小学习曲线。

适用场景

墙内用户的必备加速器。推荐与CLI搭配：设置镜像后，一键下载双重优化，即使初学者也能轻松上手。

结语：选择与优化建议

下载Hugging Face大模型并非一劳永逸，网络环境和模型大小决定了最佳路径。Git简单但中断风险高，适合轻量场景；CLI可靠续传，是王牌工具；Transformers无缝集成项目；镜像如虎添翼，提供速度加成。实际中，我建议初学者从CLI + 镜像组合入手：先设环境变量，再跑命令，效率最高。以DeepSeek OCR为例，这个刚发布的3B OCR模型下载将变得高效而可靠。

无论哪种方法，保持Hugging Face账号登录（免费）都能解锁更多资源。未来，随着边缘计算兴起，这些工具或将进一步优化。如果你有特定模型下载痛点，欢迎在评论区分享经验。保持好奇，继续探索AI前沿！