通过命令行下载 除网页外，你也可以通过命令行下载模型文件：

git clonehttps://gitee.com/

cd

# 若已全局启动lfs，AI模型已全部自动下载完成

# 若未全局启动lfs，可手动下载指定模型

git lfs install

# 执行完成后，的模型文件就可以直接使用了

git lfs pull -I

通过 Git LFS 管理模型

你还可以使用 Git LFS 的方式对模型进行管理。在仓库标签页中的「管理」进入「Git LFS」选项，就可以查看该仓库内所有的 LFS 文件，包含其文件类型、大小等信息，并可以对它们进行下载和删除的操作。

怎么把 AI 模型上传到 Gitee

那么，如果想在 Gitee 上托管 AI 模型该如何操作呢？流程和代码托管一样吗？

与代码托管类似，目前 Gitee 支持从 Hugging Face 导入和从本地推送两种方式进行 AI 模型的上传：

从 Hugging Face 导入

Hugging Face 是一家非常活跃的人工智能创业公司。它拥有一个活跃的人工智能社区。有超过5000多家机构都在 Hugging Face 的社区发布内容，包括 Google AI、Facebook AI、微软等，这也让它成为了目前开发者们最熟悉的人工智能技术社区。

现在你可以直接使用 Hugging Face 的模型地址来将其导入至 Gitee 中，其操作与代码仓库的导入是相同的：

点击右上角头像旁的「+」，选择从外部仓库导入；

在 Git 仓库 URL 中输入你想要导入的 Hugging Face 地址，Gitee 会为其自动设置名称及路径；

点击「导入」，等待几分钟即可完成，同时后台开始同步 LFS 文件（速度取决于文件大小）。

点击右上角头像旁的「+」，选择从外部仓库导入；

在 Git 仓库 URL 中输入你想要导入的 Hugging Face 地址，Gitee 会为其自动设置名称及路径；

点击「导入」，等待几分钟即可完成，同时后台开始同步 LFS 文件（速度取决于文件大小）。

从本地推送

除了从 Hugging Face 导入外，由于 Gitee 全面支持 Git LFS 功能，所以 Gitee 同样支持从本地推送 AI 模型，其流程与代码推送略有不同的是，推送 AI 模型时需要加入 git lfs 相关命令。

推送 Hugging Face 的模型仓库

推送 Hugging Face 的模型仓库

git clonehttps://huggingface.co/bert-base-uncased.git

cdbert-base-uncased

# 同步模型数据

git lfs fetch --all

# 推送到Gitee仓库

git lfs push https://gitee.com/ --all

推送自己的 AI 模型仓库

推送自己的 AI 模型仓库

# 初始化仓库

git init

# 添加remote

git remote add origin https://gitee.com/

// ...

// 创建ai模型，如：xxx.msgpack

// ...

# 追踪模型文件

git lfs track "*.msgpack"

# 提交追踪变更

git add .gitattributes

git commit -m "track *.msgpack"

# 提交模型

git add .

git commit -m "append ...."

# 推送模型

git lfs push origin --all

git push

想要获得更大的存储空间？

目前该功能已经对所有付费企业开放，由于 AI 模型体积庞大，存储和流量成本较高，付费企业 可以通过扩容 LFS 容量以存储更多的 AI 模型，在企业控制台中，点击左下角的设置即可查看 Git LFS 配额使用情况，并可按需进行扩容操作。

如果你想要获取更多关于 LFS 扩容的信息，欢迎扫描下方二维码联系专属顾问，或前往 Gitee 企业版官网了解更多详情：https://gitee.com/enterprises。

AI 时代已来，Gitee 已经做好准备帮助你搭上这趟快车，快来和我们同行吧！

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