Полное руководство: от обучения LLM с нуля до публикации на Hugging Face

Ты собрал датасет, настроил параметры, запустил тренировку. Что дальше?

Типичная картина: вы потратили недели на сбор данных, еще неделю на настройку гиперпараметров, три дня на обучение модели. Loss падает, метрики растут. Кажется, все готово. Вы открываете Hugging Face Hub, нажимаете "Upload"... и получаете ошибку, которую никто не описывал в документации.

Публикация модели - это не просто загрузка файлов. Это создание продукта, который кто-то другой сможет использовать без головной боли. И я сейчас не про "нажмите кнопку" - я про то, как сделать так, чтобы вашу модель не удалили через неделю из-за кривого конфига.

Провальная оценка: почему 95% пользователей удаляют модели через час

Вы знаете, что происходит после того, как модель попадает на Hugging Face? Люди скачивают ее, пробуют запустить, получают ошибку "tokenizer not found" и удаляют. Навсегда. Ваша работа отправляется в цифровое небытие.

Проблема не в коде. Проблема в подходе. Вы оцениваете модель на тестовой выборке, получаете отличные BLEU или ROUGE, но забываете про самое главное: сможет ли кто-то другой ее использовать.

1Сначала - чекпоинт, потом - все остальное

Вы закончили обучение. У вас есть папка с весами. Первое, что делают новички - пытаются сразу загрузить на Hugging Face. Ошибка.

PyTorch чекпоинты - это не формат для публикации. Это сырые данные, которые зависят от вашего конкретного окружения. Правильный путь:

1. Сохраняем модель в формате, совместимом с transformers
2. Тестируем загрузку в чистом окружении (Docker или виртуальная машина)
3. Проверяем, что все зависимости указаны явно

# КАК НЕ НАДО ДЕЛАТЬ
# torch.save(model.state_dict(), 'my_model.pth')

# КАК НАДО
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Сохраняем в формате Hugging Face
model.save_pretrained('./my-model-hf')
tokenizer.save_pretrained('./my-model-hf')

# Создаем конфиг
config = model.config.to_dict()
with open('./my-model-hf/config.json', 'w') as f:
    json.dump(config, f, indent=2)

Видите разницу? Первый вариант создает файл, который будет работать только у вас. Второй - полноценный артефакт, готовый к публикации.

2Тестируем как враг, а не как создатель

Вы знаете свою модель как свои пять пальцев. Вы знаете, что нужно импортировать именно этот модуль, установить именно эту версию библиотеки. Пользователь - нет.

Создайте Dockerfile с минимальным окружением и попробуйте запустить модель там. Если не работает - исправляйте, пока не заработает. Это самый честный тест.

FROM python:3.9-slim

RUN pip install torch transformers accelerate

WORKDIR /app
COPY my-model-hf /app/model

# Тестовый скрипт
RUN echo "from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer\n\nmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('/app/model')\ntokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('/app/model')\n\nprint('Model loaded successfully')" > test.py

CMD ["python", "test.py"]

Запустите docker build -t model-test . && docker run model-test. Если видите ошибку - поздравляю, вы нашли проблему до того, как ее нашли пользователи.

Конфигурационный ад: config.json, который все ломает

Есть один файл, который вызывает 80% проблем с загрузкой моделей на Hugging Face. Это config.json. Не тот, который генерирует transformers, а тот, который вы создали сами, потому что "так проще".

Типичные ошибки:

• Использование custom классов вместо стандартных
• Пропущенные обязательные поля
• Несовместимые версии архитектур
• Ссылки на локальные файлы, которых нет в репозитории

3README.md - это не документация, а инструкция по выживанию

Вы написали "This is a fine-tuned model based on GPT-2". Поздравляю, вы только что создали самую бесполезную документацию в истории.

README.md на Hugging Face - это то, что пользователь видит первым. И если там нет ответов на его вопросы, он уходит. Навсегда.

Что должно быть в README.md:

# Моя крутая модель

## Быстрый старт
python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ваш-логин/название-модели")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ваш-логин/название-модели")

inputs = tokenizer("Привет, модель!", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))


## Что это за модель?
- Архитектура: GPT-2 Small
- Размер: 124M параметров
- Обучена на: [укажите датасет]
- Язык: Русский/Английский

## Ограничения
- Не работает с кодом
- Может галлюцинировать факты (как и все LLM, если честно)
- Требует 2GB VRAM для инференса

## Примеры использования
Смотрите ноутбук в папке `examples/`

## Цитирование
Если используете модель в исследованиях:
bibtex
@misc{вашамодель2024,
  title={Название вашей модели},
  author={Ваше имя},
  year={2024},
  url={https://huggingface.co/ваш-логин/название-модели}
}

Видите разницу? Первый вариант - это мусор. Второй - профессиональный продукт.

Историческая точность: почему ваша модель должна помнить, что она учила

Есть одна вещь, которую забывают 99% людей при публикации моделей. Это информация о том, как модель обучалась. Не гиперпараметры, не loss кривые - а что именно она видела во время обучения.

Пользователь скачивает вашу модель, начинает использовать, получает странные результаты. Он смотрит в README - там ничего. Он проверяет config.json - там только архитектура. Он в отчаянии.

Создайте файл `training_metadata.json`:

{
  "training_data": {
    "datasets": ["wikitext-103", "мои-данные"],
    "samples": 1500000,
    "languages": ["ru", "en"],
    "date_range": "2020-2023"
  },
  "training_config": {
    "learning_rate": 5e-5,
    "batch_size": 32,
    "epochs": 3,
    "warmup_steps": 1000
  },
  "evaluation": {
    "perplexity": 15.3,
    "bleu": 0.45,
    "eval_loss": 1.8
  },
  "license": "apache-2.0",
  "authors": ["Ваше Имя"],
  "created_at": "2024-01-15"
}

Это не просто метаданные. Это история вашей модели. Через год, когда вы забудете, как именно вы ее обучали, этот файл станет золотом.

4Публикация: когда все готово, но может сломаться

Вы проверили модель, написали документацию, собрали метаданные. Кажется, можно публиковать. Но нет, есть еще подводные камни.

Hugging Face Hub имеет лимиты:

• Максимальный размер файла: 10GB (LFS) или 50GB (для организаций)
• Репозиторий не должен содержать бинарные файлы без LFS
• Токен должен иметь права на запись

Установите huggingface_hub и загружайте правильно:

from huggingface_hub import HfApi, create_repo, upload_folder

# Создаем репозиторий (если еще не создан)
repo_id = "ваш-логин/название-модели"
try:
    create_repo(repo_id, repo_type="model")
except:
    print("Репозиторий уже существует")

# Загружаем модель
api = HfApi()
api.upload_folder(
    folder_path="./my-model-hf",
    repo_id=repo_id,
    repo_type="model"
)

# Обновляем README
with open("./README.md", "r") as f:
    readme_content = f.read()

api.upload_file(
    path_or_fileobj=readme_content.encode(),
    path_in_repo="README.md",
    repo_id=repo_id,
    repo_type="model"
)

После публикации: что делать, когда модель уже онлайн

Вы загрузили модель. Пользователи начали ее скачивать. Кажется, работа закончена. Но нет, это только начало.

Мониторьте скачивания. Отвечайте на issues. Обновляйте модель, если нашли баги. Добавляйте примеры использования. Публикация модели - это не разовое событие, а начало ее жизненного цикла.

Создайте простой скрипт для мониторинга:

import requests
from datetime import datetime

repo_id = "ваш-логин/название-модели"
url = f"https://huggingface.co/api/models/{repo_id}"

response = requests.get(url)
data = response.json()

print(f"Модель: {data['id']}")
print(f"Скачиваний: {data.get('downloads', 0)}")
print(f"Лайков: {data.get('likes', 0)}")
print(f"Последнее обновление: {data.get('lastModified', 'N/A')}")

Если скачиваний ноль через неделю - что-то не так. Возможно, плохая документация. Возможно, модель не работает. Ищите проблему и исправляйте.

Модель карты: как не потеряться в собственных экспериментах

Вы обучили 10 версий модели. Каждая с разными гиперпараметрами, разными данными. Через месяц вы уже не помните, какая версия лучше. Пользователи - тем более.

Создайте модель карту - документ, который описывает все версии вашей модели:

Это не просто таблица. Это карта, которая помогает пользователям выбрать нужную версию. И вам - не запутаться в собственных экспериментах.

Галлюцинации и как с ними жить

Ваша модель опубликована. Люди начинают ее использовать. И кто-то обязательно напишет: "Ваша модель галлюцинирует!"

Не защищайтесь. Не оправдывайтесь. Признайте проблему и документируйте ее. В разделе "Ограничения" вашего README.md напишите честно:

• Модель может выдумывать факты
• Не используйте для медицинских или финансовых рекомендаций
• Всегда проверяйте критически важную информацию

Это не слабость. Это профессионализм. Все LLM галлюцинируют - это фундаментальное свойство архитектуры, как я уже писал ранее. Лучше честно предупредить, чем потом разгребать последствия.

Что делать, если все сломалось

Вы опубликовали модель, а через день получаете десять issues о том, что она не работает. Паника? Нет, план действий.

1. Проверьте, воспроизводится ли ошибка в чистом окружении
2. Если да - создайте патч и выпустите новую версию
3. Если нет - помогите пользователю настроить окружение
4. Обновите документацию, чтобы предотвратить подобные ошибки

Самая частая проблема: несовместимость версий библиотек. Укажите точные версии в requirements.txt:

torch==2.0.1
transformers==4.35.0
accelerate==0.24.1

Не "torch>=2.0.0", а именно "torch==2.0.1". Да, это менее гибко. Зато работает.

Финальный чеклист перед публикацией

Перед тем как нажать кнопку "Upload", проверьте:

• ✅ Модель загружается через AutoModelForCausalLM.from_pretrained()
• ✅ Токенизатор работает без дополнительной настройки
• ✅ README.md содержит работающий пример кода
• ✅ config.json использует стандартные архитектуры
• ✅ Все большие файлы загружены через LFS
• ✅ Указана лицензия (хотя бы MIT или Apache-2.0)
• ✅ Добавлены теги для поиска (например, "ru", "gpt2", "text-generation")
• ✅ Создана модель карта, если версий несколько
• ✅ Указаны ограничения и предупреждения о галлюцинациях

Если все галочки поставлены - публикуйте. Если нет - исправляйте. Лучше потратить лишний день на проверку, чем получить репутацию человека, который публикует сломанные модели.

А теперь - самое важное

Вы обучили модель с нуля. Вы ее оценили, протестировали, подготовили к публикации. Вы сделали все по инструкции. И теперь у вас есть работающий артефакт, который могут использовать другие люди.

Но помните: публикация модели - это не финишная черта. Это стартовая точка. Теперь вы отвечаете за то, чтобы она работала. За то, чтобы документация была актуальной. За то, чтобы отвечать на вопросы пользователей.

Это ответственность. И если вы к ней не готовы - лучше не публиковать. Оставьте модель у себя на диске. Миру не нужна еще одна сломанная модель на Hugging Face.

Но если готовы - добро пожаловать в клуб. Клуб людей, которые не просто тренируют нейросети, а создают инструменты. Инструменты, которые работают. Инструменты, которые помогают.

И да, когда-нибудь кто-то использует вашу модель для чего-то действительно крутого. И это стоит всех этих часов отладки конфигов.