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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Qwen到DeepSeek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

当前的大模型的参数规模较大，数以千亿的参数导致了它们的预训练结果文件都在几十GB甚至是几百GB，这不仅导致其使用成本很高，在不同平台进行交换也非常困难。因此，大模型预训练结果文件的保存格式对于模型的使用和生态的发展来说极其重要。昨天HuggingFace官方宣布将推动GGUF格式的大模型文件在HuggingFace上的使用。

在本周，HuggingFace最流行的十个大模型多模态模型占了4个，包括StabilityAI最新开源的文本生成视频大模型Stable Video Diffusion、Coqui最新的语音合成大模型XTTS第二代等都吸引了大量的关注多。而大语言模型中，谷歌开源了2022年就已经发布的Switch大模型，该模型号称参数可以达到上万亿，也是十分有意思。

语音识别在实际应用中有非常多的应用。早先，OpenAI发布的Whisper模型是目前语音识别模型中最受关注的一类，也很可能是目前ChatGPT客户端语音识别背后的模型。HuggingFace基于Whisper训练并开源了一个全新的Distil-Whisper，它比Whisper-v2速度快6倍，参数小49%，而实际效果几乎没有区别。