# 파일들을 Hub로 푸시하기

🤗 Diffusers는 모델, 스케줄러 또는 파이프라인을 Hub에 업로드할 수 있는 `PushToHubMixin`을 제공합니다. 이는 Hub에 당신의 파일을 저장하는 쉬운 방법이며, 다른 사람들과 작업을 공유할 수도 있습니다. 실제적으로 `PushToHubMixin`가 동작하는 방식은 다음과 같습니다:

1. Hub에 리포지토리를 생성합니다.
2. 나중에 다시 불러올 수 있도록 모델, 스케줄러 또는 파이프라인 파일을 저장합니다.
3. 이러한 파일이 포함된 폴더를 Hub에 업로드합니다.

이 가이드는 `PushToHubMixin`을 사용하여 Hub에 파일을 업로드하는 방법을 보여줍니다.

먼저 액세스 [토큰](https://huggingface.co/settings/tokens)으로 Hub 계정에 로그인해야 합니다:

```py
from huggingface_hub import notebook_login

notebook_login()
```

## 모델

모델을 허브에 푸시하려면 `push_to_hub()`를 호출하고 Hub에 저장할 모델의 리포지토리 id를 지정합니다:

```py
from diffusers import ControlNetModel

controlnet = ControlNetModel(
    block_out_channels=(32, 64),
    layers_per_block=2,
    in_channels=4,
    down_block_types=("DownBlock2D", "CrossAttnDownBlock2D"),
    cross_attention_dim=32,
    conditioning_embedding_out_channels=(16, 32),
)
controlnet.push_to_hub("my-controlnet-model")
```

모델의 경우 Hub에 푸시할 가중치의 [*변형*](loading#checkpoint-variants)을 지정할 수도 있습니다. 예를 들어, `fp16` 가중치를 푸시하려면 다음과 같이 하세요:

```py
controlnet.push_to_hub("my-controlnet-model", variant="fp16")
```

`push_to_hub()` 함수는 모델의 `config.json` 파일을 저장하고 가중치는 `safetensors` 형식으로 자동으로 저장됩니다.

이제 Hub의 리포지토리에서 모델을 다시 불러올 수 있습니다:

```py
model = ControlNetModel.from_pretrained("your-namespace/my-controlnet-model")
```

## 스케줄러

스케줄러를 허브에 푸시하려면 `push_to_hub()`를 호출하고 Hub에 저장할 스케줄러의 리포지토리 id를 지정합니다:

```py
from diffusers import DDIMScheduler

scheduler = DDIMScheduler(
    beta_start=0.00085,
    beta_end=0.012,
    beta_schedule="scaled_linear",
    clip_sample=False,
    set_alpha_to_one=False,
)
scheduler.push_to_hub("my-controlnet-scheduler")
```

`push_to_hub()` 함수는 스케줄러의 `scheduler_config.json` 파일을 지정된 리포지토리에 저장합니다.

이제 허브의 리포지토리에서 스케줄러를 다시 불러올 수 있습니다:

```py
scheduler = DDIMScheduler.from_pretrained("your-namepsace/my-controlnet-scheduler")
```

## 파이프라인

모든 컴포넌트가 포함된 전체 파이프라인을 Hub로 푸시할 수도 있습니다. 예를 들어, 원하는 파라미터로 `StableDiffusionPipeline`의 컴포넌트들을 초기화합니다:

```py
from diffusers import (
    UNet2DConditionModel,
    AutoencoderKL,
    DDIMScheduler,
    StableDiffusionPipeline,
)
from transformers import CLIPTextModel, CLIPTextConfig, CLIPTokenizer

unet = UNet2DConditionModel(
    block_out_channels=(32, 64),
    layers_per_block=2,
    sample_size=32,
    in_channels=4,
    out_channels=4,
    down_block_types=("DownBlock2D", "CrossAttnDownBlock2D"),
    up_block_types=("CrossAttnUpBlock2D", "UpBlock2D"),
    cross_attention_dim=32,
)

scheduler = DDIMScheduler(
    beta_start=0.00085,
    beta_end=0.012,
    beta_schedule="scaled_linear",
    clip_sample=False,
    set_alpha_to_one=False,
)

vae = AutoencoderKL(
    block_out_channels=[32, 64],
    in_channels=3,
    out_channels=3,
    down_block_types=["DownEncoderBlock2D", "DownEncoderBlock2D"],
    up_block_types=["UpDecoderBlock2D", "UpDecoderBlock2D"],
    latent_channels=4,
)

text_encoder_config = CLIPTextConfig(
    bos_token_id=0,
    eos_token_id=2,
    hidden_size=32,
    intermediate_size=37,
    layer_norm_eps=1e-05,
    num_attention_heads=4,
    num_hidden_layers=5,
    pad_token_id=1,
    vocab_size=1000,
)
text_encoder = CLIPTextModel(text_encoder_config)
tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("hf-internal-testing/tiny-random-clip")
```

모든 컴포넌트들을 `StableDiffusionPipeline`에 전달하고 `push_to_hub()`를 호출하여 파이프라인을 Hub로 푸시합니다:

```py
components = {
    "unet": unet,
    "scheduler": scheduler,
    "vae": vae,
    "text_encoder": text_encoder,
    "tokenizer": tokenizer,
    "safety_checker": None,
    "feature_extractor": None,
}

pipeline = StableDiffusionPipeline(**components)
pipeline.push_to_hub("my-pipeline")
```

`push_to_hub()` 함수는 각 컴포넌트를 리포지토리의 하위 폴더에 저장합니다. 이제 Hub의 리포지토리에서 파이프라인을 다시 불러올 수 있습니다:

```py
pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("your-namespace/my-pipeline")
```

## 비공개

모델, 스케줄러 또는 파이프라인 파일들을 비공개로 두려면 `push_to_hub()` 함수에서 `private=True`를 설정하세요:

```py
controlnet.push_to_hub("my-controlnet-model-private", private=True)
```

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