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Huggingface-CLI 是强大的命令行工具，简化与 Hugging Face 模型库的交互，通过这个工具，可以搜索、下载和管理各种预训练的自然语言处理模型，支持从模型下载到环境配置的全流程操作，允许用户快速访问 Hugging Face 的模型集合，执行模型转换，能够在命令行中配置和测试模型，有助于在不同项目中集成和应用最新的机器学习技术。

参考：https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/cli

常见的 HuggingFace 使用方式，来源于 ComfyUI_Florence2SAM2/utils/florence.py，如下：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessorFLORENCE_CHECKPOINT = "microsoft/Florence-2-base"
# ...
def load_florence_model(device: torch.device, checkpoint: str = FLORENCE_CHECKPOINT) -> Tuple[Any, Any]:with patch("transformers.dynamic_module_utils.get_imports", fixed_get_imports):model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint, trust_remote_code=True).to(device).eval()processor = AutoProcessor.from_pretrained(checkpoint, trust_remote_code=True)return model, processor

这种情况下，需要下载 microsoft/Florence-2-base 工程，HuggingFace 地址 https://huggingface.co/microsoft/Florence-2-base

使用 transformers-cli 也可以下载模型，即：

export HF_HOME="/path/to/your/custom/cache/dir"
transformers-cli download --trust-remote-code microsoft/Florence-2-base

如果没有使用过，需要先下载再使用，下载地址位于 HF_HOME 变量中，默认位于 ~/.cache/huggingface/transformers，即：

export HF_HOME="[you path]/huggingface/"

下载的文件格式，以 microsoft/Florence-2-base 为例，模型命名方式 models--microsoft--Florence-2-base，如下：

tree -h -L 3 huggingface/hub/models--microsoft--Florence-2-basehuggingface/hub/models--microsoft--Florence-2-base
├── [4.0K]  blobs
│   ├── [  34]  44784bc58d4cb18d3549ad71e062efcf032d9ef5
│   ├── [ 45K]  538110e8fd421258847d317cb62c40b9671d07a9
│   ├── [ 15K]  622f74997c5612ff68d0e55063714f291d159166
│   ├── [2.4K]  74a4482afd52515c89ae8d7d388a537a16f5d350
│   ├── [ 806]  85cd7be3568df661ad536b6ab20d59b08ba079ae
│   ├── [1.0M]  94a2f4fd50e976bda926c700291522ea1a79323f
│   ├── [1.3M]  ad0bcbeb288f0d1373d88e0762e66357f55b8311
│   ├── [443M]  b480ac374593b0dcb18ffa63b23213734e04cd43eab0d620d23e39708d4a4a7e
│   └── [124K]  e5ee65134d1a5e98357f8d500c9b9af5f8c00a08
├── [4.0K]  refs
│   └── [  40]  main
└── [4.0K]  snapshots└── [4.0K]  ee1f1f163f352801f3b7af6b2b96e4baaa6ff2ff├── [  52]  config.json -> ../../blobs/74a4482afd52515c89ae8d7d388a537a16f5d350├── [  52]  configuration_florence2.py -> ../../blobs/622f74997c5612ff68d0e55063714f291d159166├── [  52]  modeling_florence2.py -> ../../blobs/e5ee65134d1a5e98357f8d500c9b9af5f8c00a08├── [  52]  preprocessor_config.json -> ../../blobs/85cd7be3568df661ad536b6ab20d59b08ba079ae├── [  52]  processing_florence2.py -> ../../blobs/538110e8fd421258847d317cb62c40b9671d07a9├── [  76]  pytorch_model.bin -> ../../blobs/b480ac374593b0dcb18ffa63b23213734e04cd43eab0d620d23e39708d4a4a7e├── [  52]  tokenizer.json -> ../../blobs/ad0bcbeb288f0d1373d88e0762e66357f55b8311├── [  52]  tokenizer_config.json -> ../../blobs/44784bc58d4cb18d3549ad71e062efcf032d9ef5└── [  52]  vocab.json -> ../../blobs/94a2f4fd50e976bda926c700291522ea1a79323f

如果使用 huggingface-cli 下载 microsoft/Florence-2-base，即：

pip install -U huggingface_hub hf-transfer
huggingface-cli download --token [your token] microsoft/Florence-2-base --local-dir microsoft/Florence-2-base

输出格式，如下：

microsoft/
└── [4.0K]  Florence-2-base├── [ 444]  CODE_OF_CONDUCT.md├── [1.1K]  LICENSE├── [ 14K]  README.md├── [2.6K]  SECURITY.md├── [1.2K]  SUPPORT.md├── [2.4K]  config.json├── [ 15K]  configuration_florence2.py├── [124K]  modeling_florence2.py├── [ 806]  preprocessor_config.json├── [ 45K]  processing_florence2.py├── [443M]  pytorch_model.bin├── [1.3M]  tokenizer.json├── [  34]  tokenizer_config.json└── [1.0M]  vocab.json

两者的格式是有差异的：

1. 使用 huggingface-cli 下载的绝对路径，传入 from_pretrained() 类
2. 也可以，预先调用 Python 脚本，实现预下载。

如果缓存，则需要加载之后，再缓存，调用 save_pretrained() 函数，例如 model.save_pretrained()。