如何快速下载OpenVINO Notebooks中的AI大模型

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OpenVINO Notebooks简介

OpenVINO Notebooks是Jupyter Notebook形式的OpenVINO范例程序大集合，方便开发者快速学习并掌握OpenVINO推理程序，并通过Copy&Paste方式将范例中的关键程序应用到自己的AI软件中去。

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运行AI大模型的挑战

OpenVINO Notebooks提供了非常丰富的AI大模型范例程序，例如：Dolly2、Stable Diffusion、LLama2、ChatGLM2等等，方便广大开发者学习并应用AI大模型。

但运行AI大模型范例程序时，由于众所周知的原因，通常会遇到因无法从HuggingFace下载模型，导致范例程序无法运行的情况。

以240-dolly-2-instruction-following.ipynb为例，运行“Download and Convert Model”代码时会收到报错信息，如下图所示：

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解决AI大模型下载问题

＞解决方案一：命令行模式

从https://hf-mirror.com/用命令行手动下载。

第一步，安装下载工具：

pip install -U huggingface_hub hf_transfer

第二步，设置环境变量

在Linux中，执行：

export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

在Windows中，执行：

SET HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1

SET HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

第三步：运行下载命令，下载模型到本地

huggingface-cli download --resume-download databricks/dolly-v2-3b --local-dir dolly-v2-3b

＞解决方案二：命令行模式

在模型页面：https://hf-mirror.com/databricks/dolly-v2-3b/tree/main，右键菜单启动：“多选下载模式”，如下图所示。

然后选择所有要下载的文件，最后按“Enter”启动下载。

实际测试，迅雷下载的方式，速度最快，平均在6MB/s左右

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从本地加载AI大模型模型

将AI大模型下载到本地后，在，把model_id改为model_local_path, 让程序从本地加载AI大模型，例如：

model_id = "databricks/dolly-v2-3b"

model_local_path = "D:/dolly-v2-3b"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_local_path,local_file_only=True)

ov_model = OVModelForCausalLM.from_pretrained(model_local_path, device=current_device, export=True, ov_config=ov_config, load_in_8bit=False,local_file_only=True)

在240-dolly-2-instruction-following.ipynb中“Download and Convert Model”代码块更改如下所示：

from pathlib import Path

from transformers import AutoTokenizer

from optimum.intel.openvino import OVModelForCausalLM

model_id = "databricks/dolly-v2-3b"

model_local_path = "D:/dolly-v2-3b"

model_path = Path("dolly-v2-3b")

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_local_path,local_file_only=True)

current_device = device.value

ov_config = {'PERFORMANCE_HINT': 'LATENCY', 'NUM_STREAMS': '1', "CACHE_DIR": ""}

if model_path.exists():

    ov_model = OVModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device=current_device, ov_config=ov_config)

else:

    ov_model = OVModelForCausalLM.from_pretrained(model_local_path, device=current_device, export=True, ov_config=ov_config, load_in_8bit=False,local_file_only=True)

    ov_model.half()

    ov_model.save_pretrained(model_path)

240-dolly-2-instruction-following.ipynb从本地加载模型的运行效果，如下图所示：

 

总结：在遇到AI大模型无法下载时，可以选择用命令行的方式，或者下载器的方式，手动从HuggingFace镜像网站下载，然后修改加载模型的参数，从本地加载模型，实现OpenVINO Notebooks的范例代码顺利运行。    

审核编辑：刘清