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WSL Ubuntu 22.04에서 Hugging Face CLI 설치 및 사용 가이드

Windows Subsystem for Linux (WSL) Ubuntu 22.04 환경에서 Hugging Face CLI를 설치하고 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 강력한 CLI 도구를 통해 Hugging Face의 방대한 모델과 데이터셋을 쉽게 관리할 수 있습니다.

1. 설치 전 준비사항

WSL Ubuntu 22.04에서 시작하기 전, 다음 사항을 확인해주세요.

1. 패키지 업데이트:

$ sudo apt update && sudo apt upgrade -y

2. Python 설치 확인: Python 3.8 이상이 필요합니다.

$ python3 --version

3. pip 설치:

$ sudo apt install python3-pip -y

2. Hugging Face CLI 설치

이제 huggingface-cli를 설치해봅시다.

1. 설치 명령어 실행:

$ pip3 install --user huggingface_hub

2. 환경 변수 설정:

$ echo 'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc

3. 설치 확인:

$ huggingface-cli --help

3. 모델 다운로드 예제

BERT 모델을 다운로드 해보겠습니다. 참고로 Hugging Face CLI를 통해 다운로드한 모델이나 데이터셋은 사용자의 홈 디렉토리 내 숨겨진 '.cache' 폴더 안의 'huggingface' 폴더, 그리고 그 안의 'hub' 폴더에 자동으로 저장됩니다.

$ huggingface-cli download bert-base-uncased

$ ls .cache/huggingface/hub/
models--bert-base-uncased  models--upstage--SOLAR-10.7B-v1.0

4. 대표적인 Hugging Face CLI 명령어

명령어	설명	예시
`huggingface-cli login`	Hugging Face 계정으로 로그인	`huggingface-cli login`
`huggingface-cli logout`	로그아웃	`huggingface-cli logout`
`huggingface-cli download`	모델 또는 데이터셋 다운로드	`huggingface-cli download bert-base-uncased`
`huggingface-cli upload`	파일 업로드	`huggingface-cli upload ./model.bin username/repo`
`huggingface-cli repo create`	새 저장소 생성	`huggingface-cli repo create my-new-model`
`huggingface-cli repo delete`	저장소 삭제	`huggingface-cli repo delete username/repo`
`huggingface-cli lfs-enable-largefiles`	LFS 대용량 파일 지원 활성화	`huggingface-cli lfs-enable-largefiles .`

팁과 주의사항

가상 환경 사용: python3 -m venv myenv 로 가상 환경을 만들고 source myenv/bin/activate로 활성화하여 사용하세요.
토큰 관리: huggingface-cli login 시 발급받은 토큰은 안전하게 보관하세요.
용량 관리: 큰 모델을 다운로드할 때는 충분한 저장 공간을 확보하세요.

결론

이제 WSL Ubuntu 22.04 환경에서 Hugging Face CLI를 설치하고 기본적인 사용법을 익혔습니다. 이 도구를 활용하여 최신 AI 모델과 데이터셋을 쉽게 관리하고, 여러분의 AI 프로젝트를 한 단계 더 발전시킬 수 있을 것입니다.

다음에는 Hugging Face CLI를 사용한 고급 작업들에 대해 더 자세히 알아보도록 하겠습니다.

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Hugging Face CLI 설치 및 사용 가이드