Huggingface imgbeddings 모델 local에서 onnx로 사용하기

1. Hugging Face에서 모델 파일 다운로드

i. git-lfs 설치

Hugging Face에서 큰 파일을 다운로드하려면 git-lfs가 필요합니다. 아래 명령어를 실행해 설치합니다.

# Linux
sudo apt-get install git-lfs

# macOS
brew install git-lfs

 

ii. 모델 다운로드

모델 저장소를 클론하여 모든 파일을 다운로드합니다.

git lfs install
git clone https://huggingface.co/minimaxir/imgbeddings

 

 

 

2. 사용 시 확인 사항

• PyTorch/ONNX Runtime: patch14_v1.onnx 모델은 ONNX Runtime을 필요로 합니다. ONNX Runtime 설치 확인:

pip install onnxruntime

• 이미지 파일 경로: 이미지 파일 경로를 확인하고 올바르게 제공해야 임베딩이 동작합니다.

 

 

3. 로컬 경로에서 imgbeddings 설정

i. 로컬 모델 경로를 지정

imgbeddings는 기본적으로 Hugging Face를 통해 모델을 로드합니다. 인터넷이 없는 환경에서는 onnx 모델 파일의 경로를 직접 지정해야 합니다. 이를 위해 imgbeddings 라이브러리를 초기화할 때 model_path 옵션을 사용하세요.

 

from imgbeddings import Img2Vec

# 로컬에 저장된 모델 경로 설정
local_model_path = "/your/local/path/patch14_v1.onnx"

# Img2Vec 클래스 초기화
img2vec = Img2Vec(model_path=local_model_path)

# 이미지 임베딩 수행
embedding = img2vec.get_vec("path_to_your_image.jpg")
print(embedding)