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。