upload_model_to_huggingface.py

#!/usr/bin/env python3
import os
from pathlib import Path

from huggingface_hub import HfApi, create_repo, upload_folder

# ===== 사용자 설정 =====
# 실제로 만들 Hugging Face 모델 repo ID (예시)
REPO_ID = "roboseasylabs/SenseVoice-Small-ko"  # <-- 원하는 이름으로 수정

# 업로드할 로컬 폴더 (학습 결과)
MODEL_DIR = Path("/home/khw/workspace/STTProject/SenseVoice-Small-ko")

# 로컬에 있는 model.py를 함께 올리고 싶으면 (FunASR/SenseVoice용)
# outputs 안에 이미 복사해 두었으면 생략 가능



def main():
    # 1) 토큰 가져오기 (환경변수 사용 권장)
    # 미리 export HUGGINGFACE_HUB_TOKEN=hf_xxx 하기
    # 미리 export HF_HUB_DOWNLOAD_TIMEOUT=3600 하기 (업로드/다운로드 시간 늘리기)
    token = os.environ.get("HUGGINGFACE_HUB_TOKEN")
    if token is None:
        raise RuntimeError(
            "HUGGINGFACE_HUB_TOKEN 환경변수가 설정되어 있지 않습니다. "
            "https://huggingface.co/settings/tokens 에서 토큰을 만들고,\n"
            "export HUGGINGFACE_HUB_TOKEN=hf_xxx 로 설정한 뒤 다시 실행하세요."
        )

    api = HfApi()

    # 2) 리포지터리 생성 (이미 있으면 exist_ok=True 로 그냥 통과)
    create_repo(
        repo_id=REPO_ID,
        token=token,
        private=True,   # 비공개로 올리려면 True
        exist_ok=True,
        repo_type="model",
    )


    # 4) 폴더 통째로 업로드
    print(f"[info] uploading folder: {MODEL_DIR} -> {REPO_ID}")
    upload_folder(
        repo_id=REPO_ID,
        folder_path=str(MODEL_DIR),
        path_in_repo=".",         # 리포 루트에 그대로 올리기
        token=token,
        repo_type="model",
        # ignore_patterns=[
        #     "model.pt.ep*",   # 체크포인트들 제외
        #     "*.pt.ep*",       # 혹시 다른 파일명도 비슷하게 찍히면 같이 제외
        # ],
    )

    print("[done] uploaded to:", f"https://huggingface.co/{REPO_ID}")


if __name__ == "__main__":
    main()