HF-Mirror —— 国内AI开发者访问Hugging Face的可靠加速门户

HF-Mirror（官网：hf-mirror.com）是一个由社区驱动、完全公益性质的技术镜像项目，旨在为国内AI研究人员、工程师与学生提供稳定、高速、免代理的Hugging Face资源访问服务。作为Hugging Face官方域名 huggingface.co 的权威镜像站点，HF-Mirror 不仅完整同步全球公开的模型、数据集和演示项目，更深度适配本土开发环境，显著降低下载失败、连接超时、限速中断等常见痛点。

核心功能：

1. 全量镜像服务
   实时同步Hugging Face平台上数以百万计的开源模型（如Llama、Qwen、Phi、Bloom系列）与高质量数据集（如WikiText、SQuAD、OpenWebText），确保内容一致性与版本时效性。
2. 多场景下载支持
   覆盖网页端直接下载、命令行工具集成、专用加速工具及非侵入式环境配置四种主流方式，兼顾新手友好性与高级用户定制需求。
3. 高性能下载引擎
   自主研发的轻量级下载工具 hfd，基于aria2构建，支持断点续传、多线程并发、自动重试与链接预解析，大幅提升大模型（GB级）下载成功率与平均速度。
4. 无缝兼容生态
   全面兼容Hugging Face官方工具链（huggingface_hub、transformers、datasets），仅需设置环境变量 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com，即可在不修改代码的前提下实现零成本迁移。

特色亮点：

• ✅ 纯公益运营：无商业广告、不采集用户数据、不强制注册，所有运维开销依赖社区捐赠与志愿者协作。
• ✅ 明确使用指引：提供清晰分步教程（含Linux/Windows双平台命令示例）、Gated仓库授权方案及常见问题解答，大幅降低使用门槛。
• ✅ 深度协同算力生态：联合趋动云推出“HF Mirror × 趋动云”一站式AI开发体验，打通从模型发现、本地下载、云端部署到推理运行的全链路。
• ✅ 社区共建机制：开放GitHub反馈渠道与微信交流群，持续响应用户需求，推动镜像策略与工具优化迭代。

使用方法简明指南：

1. 网页访问：打开 hf-mirror.com，直接搜索所需模型或数据集，在对应页面的 Files and Versions 区域点击下载。
2. 命令行下载（推荐）：
   　• 设置环境变量：export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com（Linux/macOS）或 $env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"（Windows PowerShell）；
   　• 使用 huggingface-cli download 或 from_pretrained(..., cache_dir=...) 加载资源；
3. 加速下载（大文件首选）：下载并运行 hfd.sh 工具，执行 ./hfd.sh model_name 或 ./hfd.sh dataset_name --dataset；
4. 快速验证：在Python脚本前添加 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com 前缀，即可临时启用镜像源。

HF-Mirror 不仅是一个技术镜像站，更是中国AI开源社区基础设施的重要一环。无论你是初学Transformer架构的学生，还是正在微调百亿参数模型的算法工程师，HF-Mirror都致力于成为你日常开发中值得信赖的“第一跳”。

立即访问 hf-mirror.com，开启高效、稳定、无障碍的AI资源获取之旅。