Hugging Face（🤗）是一个领先的开源人工智能平台，常被称为“AI 界的 GitHub”。它成立于 2016 年，最初开发聊天机器人应用，后转型为专注于机器学习模型的开源共享与协作，现已成为全球 AI 开发者生态的核心枢纽。Hugging Face 是当代 AI 开源革命的核心引擎，为开发者提供从模型获取、训练到部署的全栈工具链。截至 2025 年，它已成为估值超 45 亿美元的 AI 独角兽，获 Google、NVIDIA 等巨头投资，持续引领开放生态创新
那么如何使用python下载 huggingface.co AI大模型？【亲测可用】
1.安装python
2.安装Huggingface_hub
最直觉是用 git clone 来下载模型，但是因为 LLM 每个一部分都按 GB 来计算，避免出现 OOM Error 的情况，简单用 Python 写一个 download.py 比较简单。
pip install huggingface_hub
3创建 Python 文件
新增 dwnload.py，写入：
from huggingface_hub import snapshot_download
model_id="deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B"
snapshot_download(repo_id=model_id, local_dir="deepseek-r1-distill-qwen-1.5b",
local_dir_use_symlinks=False, revision="main")
其中，model_id 指定(Hugging Face) 上需要下载的模型名称, 可直接搜索你需要下载的模型，在模型主页左上角复制模型名称即可替换为自己的，这里我以 deepseek-r1:1.5b 为例。local_dir 指定模型下载后保存的本地路径，根据需要更改为自己的路径，默认以执行命令路径为相对路径。
4- 执行下载
从 Clash 端口终端以管理员方式运行 PowerShell，执行下述命令运行：
cd E:\Project
python download.py
来源 https://blog.csdn.net/weixin_62828995/article/details/146064142
