Create save.py

save.py

@@ -0,0 +1,34 @@
+from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration
+from huggingface_hub import HfApi, HfFolder
+import os
+
+# 🔐 Токен из переменной окружения
+hf_token = os.environ["huggingface"]
+
+# 📁 Локальная директория с моделью
+local_model_dir = "./flan-t5-autobatch"
+
+# 🏷️ Репозиторий (ВАЖНО: должен быть в формате 'username/repo_name')
+repo_id = "ajkndfjsdfasdf/flan-5-small-bigdataset"
+
+# 🔐 Авторизация
+api = HfApi()
+HfFolder.save_token(hf_token)
+
+# 🔍 Проверяем наличие репозитория
+try:
+    api.repo_info(repo_id, token=hf_token)
+    print(f"📦 Репозиторий {repo_id} уже существует.")
+except:
+    print(f"📦 Репозиторий {repo_id} не найден. Создаём...")
+    api.create_repo(repo_id=repo_id, token=hf_token, repo_type="model", exist_ok=True)
+
+# 📦 Загружаем модель и токенизатор
+model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(local_model_dir)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(local_model_dir)
+
+# 🚀 Пушим в корень репозитория
+model.push_to_hub(repo_id, token=hf_token, commit_message="🚀 Push latest model to root")
+tokenizer.push_to_hub(repo_id, token=hf_token, commit_message="🚀 Push latest tokenizer to root")
+
+print(f"✅ Модель загружена в: https://huggingface.co/{repo_id}")