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Import Models into Model Registry

ZMP 모델 관리에서는 모델 레지스트리에 모델을 등록하는 두 가지 방법을 제공합니다.

시작하기​

  1. Select a Project: 먼저, 작업할 프로젝트를 선택합니다.
  2. Access the Model Registry Page: 왼쪽 메뉴 또는 홈페이지에서 "모델 레지스트리"를 클릭합니다.
팁

모델 레지스트리는 프로젝트별로 관리되며, 등록된 모든 모델을 한눈에 볼 수 있습니다.

새 모델 화면 접근하기​

시스템의 다양한 진입점에서 새 모델 화면에 접근할 수 있습니다:

진입점 A: 모델 목록 화면에서 시작하기​

  • 시스템 관리자 제어판에서, 기본 탐색에서 Model를 클릭합니다. 그런 다음, 왼쪽 탐색에서 Model List을 선택합니다.
  • Model List 화면에서 사용자가 오른쪽 상단 모서리에 있는 Import from Hugging Face 버튼 또는 Create model repo 버튼을 클릭하면, 시스템이 자동으로 New Model 화면으로 이동합니다.

진입점 B: 모델 업로드 화면에서 시작하기​

시스템 관리자 제어판에서, 기본 탐색에서 Model을 클릭합니다. 그런 다음, 왼쪽 탐색에서 Upload a model을 선택합니다.

Hugging Face에서 모델 가져오기​

Hugging Face는 다양한 오픈 소스 AI 모델이 공유되는 대표적인 모델 허브입니다. 별도의 다운로드 과정 없이 Hugging Face에서 공개적으로 사용 가능한 모델을 직접 선택하고 모델 레지스트리에 등록할 수 있습니다. 이를 통해 외부 모델을 신속하게 채택하고 테스트하거나 내부 프로젝트와 통합할 때 효율적으로 관리할 수 있습니다.

단계 1: 모델 가져오기 시작하기​

모델 생성 유형 선택 화면에서 "From Hugging Face" 카드를 선택합니다. 카드는 "레포 클론을 통해 파일 업로드"라는 설명과 함께 Hugging Face 로고를 표시합니다:

2단계: 기본 정보 입력​

  1. Migration Repo Name (필수)
  • 모델에 대한 고유한 이름을 입력하세요.
  • 이 이름은 Git 저장소 이름으로 사용됩니다.
  • 예: my-bert-model, gpt2-finetuned
  1. Project (프로젝트 컨텍스트가 존재하지 않을 경우에만 표시됨)
  • 모델을 등록할 프로젝트를 선택하세요.

3단계: Hugging Face 모델 정보 입력​

  1. Hugging Face Model ID (필수)
  • Hugging Face 모델 ID를 입력하세요.
  • 예:
    • 모델 ID: google-bert/bert-base-uncased
  1. Click “Fetch Info” button
  • 입력한 모델 정보를 검색하고 미리 보려면 Fetch Info 버튼을 클릭하세요.
  • 모델 접근 권한이 없으면 오류 메시지가 표시됩니다.

4단계: 인증 세부정보 입력 (선택 사항)​

  1. Username
  • Hugging Face 사용자 이름을 입력하세요.
  • 개인 모델에 접근하는 데 필요합니다.
  1. Hugging Face Token
  • Hugging Face 액세스 토큰을 입력하세요.
  • 개인 모델이나 인증이 필요한 모델에 필요합니다.

5단계: 가시성 설정​

기본값은 비공개이며, 아래 두 가지 옵션 중 하나를 선택할 수 있습니다:

  • Private (project only): 선택한 프로젝트 내에서만 접근 가능.
  • Public: 모든 사용자에게 접근 가능.

6단계: 모델 가져오기 완료​

  1. 모든 정보가 입력되면 오른쪽 상단의 "저장" 버튼을 클릭하세요.
  2. 성공 메시지가 나타나고, 모델 목록 페이지로 자동 리디렉션됩니다.
  3. 가져온 모델이 목록에 나타나는지 확인하십시오.
  4. 모델 상태를 확인하여 가져오기가 성공적으로 완료되었는지 확인하십시오.
  5. 모델 상태:
  • READY: 마이그레이션이 성공적으로 완료되었습니다; 모델이 배포 준비가 되었습니다.
  • MIGRATING: 모델 마이그레이션이 현재 진행 중입니다.
  • FAILED: 마이그레이션에 실패했습니다; "상세"를 클릭하여 실패 원인을 확인하십시오.
경고
  • Hugging Face Token을 안전하게 보관하십시오.
  • 개인 모델의 경우 필요한 접근 권한이 있는지 확인하십시오.
  • 대형 모델을 가져오는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

사용자 정의 모델 만들기​

개인 모델 리포지토리를 생성하면 내부에서 개발된 맞춤형 또는 자체 생성된 모델을 등록, 저장 및 관리할 수 있습니다. 훈련된 모델을 업로드하고 버전을 관리하여 모델 자산을 중앙 집중화하여 더 쉽게 협업하고 재사용할 수 있습니다.

단계 1: 모델 리포지토리 만들기 시작​

  • 모델 생성 유형 선택 화면에서 Create model repo 카드를 선택하십시오.
  • 카드에는 "repo clone을 통해 파일 업로드"라는 설명과 함께 폴더/파일 로고가 표시됩니다:
경고
Important Notice:
  • 대형 모델 파일(100MB 초과)의 경우 Git LFS를 사용하는 것이 좋습니다.
  • 작은 구성 파일은 브라우저를 통해 직접 업로드할 수 있습니다.

단계 2: 모델 기본 정보 입력​

  1. Model Name (필수)
  • 모델에 대한 고유한 이름을 제공하십시오.
  • 이 이름은 Git 리포지토리 이름으로 사용됩니다.
  • 예: resnet50-custom, my-transformer-model
  1. Project (프로젝트 컨텍스트가 없는 경우에만 표시됨)
  • 모델을 등록할 프로젝트를 선택하십시오.
  1. Framework (선택 사항)
  • 모델이 사용하는 프레임워크를 선택하세요.
  • 예: TensorFlow, PyTorch, ONNX 등.
  1. Library (필수)
  • 모델이 사용하는 라이브러리를 선택하세요.
  • 예: transformers, diffusers, timm 등.
  1. Task Type (필수)
  • 모델의 작업 유형을 선택하세요.
  • 사용 가능한 옵션:
    • 텍스트 분류
    • 토큰 분류
    • 질문 응답
    • 번역
    • 요약
    • 이미지 분류
    • 객체 탐지
    • 음성 인식
    • 텍스트 음성 변환
  1. Version (선택 사항)
  • 모델의 버전을 입력하세요.
  • 예: “1.0.0”, ”v2.1-beta”

3단계: 권한 및 메타데이터 설정​

  1. Visibility
  • Private (project only): 선택한 프로젝트 내에서만 접근 가능 (기본값)
  • Public: 모든 사용자에게 접근 가능
  1. Tags (선택 사항)
  • 모델 검색을 쉽게 하기 위해 태그를 입력하세요. 쉼표로 구분합니다.
  • 예: ”custom”, “experimental”, “nlp”
  1. Description (필수)
  • 모델에 대한 자세한 설명을 제공하세요.
  • 제안된 내용:
    • 모델 목적
    • 사용 지침
    • 훈련 데이터
    • 성능 지표
    • 한계
  1. Model Icon (선택 사항)
    • 모델을 나타내는 아이콘을 업로드하세요.
    • 지원되는 형식: .png, .svg
    • 최대 파일 크기: 5MB

4단계: 리포지토리 생성 완료​

  1. 모든 필수 정보를 입력한 후, 오른쪽 상단의 Save 버튼을 클릭하세요.
  2. 성공하면, 새로 생성된 모델의 상세 페이지로 자동 리디렉션됩니다.

5단계: 모델 파일 업로드​

모델 리포지토리가 생성된 후, 다음 방법을 사용하여 모델 파일을 업로드할 수 있습니다:

  1. 모델 카드에서 Clone Script를 사용하여 로컬 디렉토리에 리포지토리를 설정하세요.
  2. 대용량 파일을 Git LFS를 사용하여 업로드하기 (대용량 파일에 권장)
# Git LFS 초기화
git lfs install

# 대용량 파일 추적 설정
git lfs track "*.bin"
git lfs track "*.safetensors"
git lfs track "*.h5"

# 모델 파일 추가 및 커밋
git add .
git commit -m "Add model files"
git push

예시 모델 리포지토리 구조​

전형적인 모델 리포지토리는 다음과 같을 수 있습니다:

my-model/
├── config.json              # 모델 구성
├── pytorch_model.bin        # 모델 가중치 (PyTorch)
├── tokenizer_config.json    # 토크나이저 구성
├── vocab.txt                # 어휘 파일
├── README.md                # 모델 문서
└── .gitattributes           # Git LFS 구성