hgging face local

인터넷이 연결되지 않은 환경에서 Hugging Face에서 다운로드한 모델 가중치를 사용하려면, 다운로드한 파일을 오프라인 환경에 복사하거나 이동하여 로드할 수 있도록 준비해야 합니다. 다음은 그 과정을 설명하는 단계입니다:

1. 모델 파일 확인: 먼저, 인터넷이 연결된 환경에서 모델을 다운로드할 때 생성된 캐시 디렉토리(기본적으로 ~/.cache/huggingface/hub)에 있는 모델 파일들을 확인합니다.

2. 파일 복사: 해당 디렉토리에서 필요한 모든 파일을 USB 드라이브, 외장 하드디스크, 또는 다른 저장 매체를 통해 오프라인 환경으로 복사합니다. 필요한 파일은 일반적으로 모델의 가중치 파일 및 구성 파일입니다.

3. 오프라인 환경에서 경로 설정: 오프라인 환경에서 모델을 로드할 때는 from_pretrained 메서드를 사용할 때 local_files_only=True 옵션과 함께 pretrained_model_name_or_path에 복사한 파일의 경로를 지정합니다. 예를 들어:

   from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
   
   model_path = "/path/to/copied/model/files"
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, local_files_only=True)
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, local_files_only=True)

4. 의존성 설치: 인터넷이 없는 환경에서도 필요한 Python 패키지들이 설치되어 있는지 확인합니다. 필요한 경우 인터넷이 연결된 환경에서 패키지를 다운로드하여 오프라인 환경에 설치할 수 있도록 준비합니다.

이렇게 하면 인터넷 연결 없이도 Hugging Face 모델을 사용할 수 있습니다. 이 과정에서는 모든 필요한 파일과 의존성을 사전에 준비하는 것이 중요합니다.