问题描述：

在Ubuntu/centos系统中由于在大多数情况下无法科学上网从而无法登录huggingface录入access token下载模型，
常规理论操作如下：

# 1. 安装 huggingface_hub (如果尚未安装)
pip install huggingface_hub

# 2. 登录 Hugging Face
huggingface-cli login

# 3. 安装 Git LFS (如果尚未安装)
sudo apt-get update
sudo apt-get install git-lfs
git lfs install

# 4. 克隆模型仓库
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat

# 5. 下载模型文件
cd deepseek-llm-7b-chat
git lfs pull

由于无法科学上网报错如下：

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问题确认：

ping不通huggingface:

ping huggingface.co

可以ping通百度：

ping baidu.com

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解决方案：

由于无法通过 huggingface-cli login 登录，并且无法直接 git clone Hugging Face 上的模型，可以通过设置 HF_ENDPOINT 环境变量来使用镜像网站下载模型。

1. 设置 HF_ENDPOINT 环境变量：

在终端中设置 HF_ENDPOINT 环境变量，指向 Hugging Face 镜像站点。

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

这告诉 huggingface_hub 库使用 https://hf-mirror.com 作为 Hugging Face Hub 的替代端点。

2. 使用 huggingface_hub 库下载模型：

由于无法使用 git clone 命令，需要使用 huggingface_hub 库中的 snapshot_download 函数来下载模型。

首先，需要创建一个 Python 脚本（例如 download_model.py），并在其中使用 snapshot_download 函数：

from huggingface_hub import snapshot_download

model_id = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat"  # 模型 ID
local_dir = "./deepseek-llm-7b-chat"  # 本地保存目录 (可选)
local_dir_use_symlinks = False # 是否使用符号链接 (可选)

try:
    snapshot_download(
        repo_id=model_id,
        local_dir=local_dir,
        local_dir_use_symlinks=local_dir_use_symlinks,
        cache_dir="./.cache" # 设置缓存目录 (可选)
    )
    print(f"模型 {model_id} 成功下载到 {local_dir}")
except Exception as e:
    print(f"下载模型时出错: {e}")
    print("请检查你的网络连接和 HF_ENDPOINT 环境变量。")
    print("如果问题仍然存在，请尝试使用其他镜像站点或代理服务器。")

注意：

• 请将 model_id 替换为你想要下载的deepseek模型的实际 ID。
• 根据需要修改 local_dir 和 local_dir_use_symlinks 参数。

3. 运行 Python 脚本：

在终端中运行 Python 脚本：

python download_model.py

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结果展示：

成功下载模型，可进行后续部署操作：