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Hugging Face 是一个类似Github的AI开源平台，可以理解为AI领域的Github。大多数开源模型都会第一时间在 Hugging Face 上开源。比如 deepseek-r1、deepseek-v3-0324、Qwen2.5-Omni等。

Hugging Face 非常好、非常棒，但存在一个问题。Hugging Face 上的模型都是没量化的全尺寸模型，非常大。这导致了一个问题，普通付费搭梯子搞学习的梯子流量都不太够用。如果动不动就通过梯子下载几十G数据，估计马上就欠费了。

因为国际流量很贵，如果你已经下载好了，别人从你这儿下，你就相当于搞了个下载镜像。今天推荐的是 Hugging Face 的镜像站点，亲测好用：

• 
  

https://aifasthub.com/

使用方法：

1. 在 hugging face 上找好 git 仓库

2. 在 clone 时将huggingface.co域名替换为aifasthub.com

以 Qwen2.5-Omni 为例，在 hugging face 上它的模型仓库为：

那么在 clone 时将原始：

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git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B

替换成：

• 
  

git clone https://aifasthub.com/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B

因为模型文件启用了 git lfs，所以在下载时要保证 git lfs 已经启用。git lfs 是专为大文件设计的仓库存储策略，windows 版的 git 默认是启用了的。

以Qwen2.5-Omni为例，整个模型下载下来有21G，这还仅仅是个7B的模型。

有了模型仓库就可以尝试在本地自己做量化、搞训练了（大模型碎片又集齐一个）。

全文完。

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休息一下~~