使用离线模型放在项目中，导致项目代码很大，怎么解决
在离线环境中使用 Hugging Face 模型时，直接将模型文件放在项目中确实会导致项目代码体积变大，尤其是一些大型模型可能会占用数百 MB 或更多空间。如果你希望减少项目代码的大小，但仍然使用离线模型，可以考虑以下几种解决方案：
1. 分离模型与代码
你可以将模型文件与代码分离，并通过以下方式管理它们：
方案一：模型文件单独存储
将模型文件放在项目外部的独立存储位置，例如：
- 本地存储：将模型文件保存在服务器或本地磁盘的其他目录中，不将其直接包含在代码仓库中。
- 共享存储：如果你在多个机器上部署，可以使用共享存储（如网络存储或文件服务器）来存储模型，并通过路径加载模型。
在代码中使用本地路径加载模型，而不是将模型文件和代码一起打包。
示例：
from sentence_transformers import SentenceTransformer# 将模型文件存储在 /models 目录下
model = SentenceTransformer('/models/uer-sbert-base-chinese-nli')# 向量化文本
query = "查询YS的工单信息"
query_vector = model.encode(query)
方案二：环境变量指定模型路径
为了进一步简化代码部署过程，可以使用环境变量来指定模型文件的存储路径。在代码中使用环境变量来动态加载模型。
设置环境变量：
export MODEL_PATH=/models/uer-sbert-base-chinese-nli
代码中加载模型：
import os
from sentence_transformers import SentenceTransformer# 使用环境变量加载模型路径
model_path = os.getenv('MODEL_PATH', './models/uer-sbert-base-chinese-nli')
model = SentenceTransformer(model_path)query = "查询YS的工单信息"
query_vector = model.encode(query)
这种方式可以避免将模型直接嵌入代码仓库，减少项目体积。
2. Docker 镜像管理
如果你使用 Docker 部署项目，可以通过 Docker 镜像管理模型文件，而不是将模型与项目代码一起打包。
步骤一：构建基础镜像
你可以创建一个基础镜像，将模型文件放在镜像的特定位置，然后构建应用程序镜像时基于这个基础镜像。
Dockerfile 示例：
# 构建基础镜像并包含模型文件
FROM python:3.10-slim as base# 创建目录来存储模型
RUN mkdir -p /models# 将本地模型文件复制到 Docker 镜像中
COPY ./models/uer-sbert-base-chinese-nli /models/uer-sbert-base-chinese-nli# 安装依赖
RUN pip install sentence-transformers
步骤二：应用镜像
然后你可以基于这个基础镜像，构建项目的应用镜像，而不需要每次都将模型文件包含在项目代码中。
Dockerfile 示例：
# 基于基础镜像构建应用
FROM base# 复制项目代码
COPY . /appWORKDIR /app# 安装项目依赖
RUN pip install -r requirements.txt# 启动命令
CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
通过这种方式，模型文件仅在基础镜像中出现，避免了每次部署时都将模型文件复制到新镜像中的问题。
3. 模型版本控制与下载管理
为了减少项目代码与模型的耦合，你可以采用以下方法：
方案一：模型版本控制
你可以将模型放在版本控制系统之外，并为不同的模型版本设置版本号，只有在需要更新模型时才下载新的模型文件。
方案二：启动时自动下载模型
如果你有多个环境，有些环境可以联网，你可以选择在应用启动时自动检查并下载模型，这样可以避免将模型文件包含在代码仓库中。
示例：
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import osmodel_path = '/models/uer-sbert-base-chinese-nli'# 如果模型目录不存在，自动下载
if not os.path.exists(model_path):model = SentenceTransformer('uer/sbert-base-chinese-nli')model.save(model_path) # 将模型保存到指定路径
else:# 直接加载本地模型model = SentenceTransformer(model_path)# 使用模型
query_vector = model.encode("查询YS的工单信息")
4. 压缩与分发模型
如果你必须将模型文件和项目一起打包，可以考虑压缩模型文件，或者将模型文件托管在私有存储中，并在项目初始化时解压或下载模型。
步骤：
- 压缩模型文件：将 Hugging Face 模型文件（如
.bin文件）压缩为.zip或.tar.gz文件，减少占用空间。 - 解压与加载：在应用启动时自动解压缩并加载模型。
import zipfile
import os
from sentence_transformers import SentenceTransformer# 检查模型是否解压缩
if not os.path.exists('/models/uer-sbert-base-chinese-nli'):# 解压缩模型文件with zipfile.ZipFile('/models/uer-sbert-base-chinese-nli.zip', 'r') as zip_ref:zip_ref.extractall('/models')# 加载解压后的模型
model = SentenceTransformer('/models/uer-sbert-base-chinese-nli')query_vector = model.encode("查询YS的工单信息")
总结：
- 将模型文件与代码分离：通过本地路径或环境变量加载模型，避免模型文件与项目代码一起打包。
- 使用 Docker：通过 Docker 镜像管理模型文件，将模型与代码分离，减少每次构建镜像时的重复操作。
- 自动下载或解压模型：在项目启动时自动下载或解压缩模型文件，确保模型只在需要时下载或解压。
- 托管模型：如果可能，将模型文件托管在私有的存储系统中，应用启动时再进行下载。
这些方法可以有效地减少项目代码体积，并灵活地管理 Hugging Face 模型文件的存储与加载。