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 . /app

WORKDIR /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 os

model_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")