Hugging Face에서 MedGemma 모델 다운로드, 세 가지 방법으로 끝내기[pe]

Hugging Face에서 MedGemma 모델 다운로드, 세 가지 방법으로 끝내기[pe]

(웹 클릭 → Python 코드 → CLI 다운로드)

  1. 사전 준비: 계정·토큰·이용 조건 동의

  1. Hugging Face 계정 만들기

  • 1단계: https://huggingface.co 에 가입하고 로그인한다.google​

  • 2단계: MedGemma는 “Health AI Developer Foundations” 이용 약관에 동의해야만 파일 접근이 열린다.huggingface+1​


  2. MedGemma 약관 동의


  2. Hugging Face 액세스 토큰 발급

  • 1단계: 우측 상단 프로필 → Settings → Access Tokens 메뉴로 이동.google​

  • 2단계: “New token” 클릭 → 이름 설정 → 권한은 최소 read(“read access to content of all public gated repos”)로 생성.velog+1​

  • 3단계: 생성된 토큰 문자열을 복사해 안전한 곳에 보관한다.velog​

  1. 방법 A – Python 코드로 바로 다운로드(추천)

이 방식은 “다운로드 + 로드”를 한 번에 처리한다. transformers가 내부적으로 Hugging Face Hub에서 모델을 내려받아 ~/.cache/huggingface 에 저장한다.huggingface+1​

  1. 필요 라이브러리 설치

bash
pip install -U "transformers>=4.50.0" accelerate torch huggingface_hub

  1. Python에서 Hugging Face 로그인

python
from huggingface_hub import login

login("당신의_HF_토큰")  # Access token 문자열

  1. 텍스트용 MedGemma 27B 다운로드+로드

python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "google/medgemma-27b-text-it"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)  # 다운로드 + 캐시
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

  • 위 코드가 처음 실행될 때, medgemma-27b-text-it 가 자동으로 다운로드된다.huggingface​

  • 이후에는 캐시에 저장된 파일을 재사용하므로 재다운로드가 필요 없다.arsetstudium.tistory​

  1. 멀티모달 MedGemma 4B 다운로드+로드

python
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText
import torch

model_id = "google/medgemma-1.5-4b-it"

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)  # 토크나이저+이미지 전처리
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

  • 이 역시 첫 실행 시 모델이 Hugging Face Hub에서 자동 다운로드되어 로컬 캐시에 저장된다.huggingface​

  1. 방법 B – huggingface-cli / hf download로 로컬 디렉터리에 받기

“모델 파일을 폴더에 통째로 받아서 관리”하고 싶다면 CLI를 쓰는 것이 좋다.google+1​

  1. CLI 설치

bash
pip install "huggingface_hub[cli]"

  1. huggingface-cli 로그인

bash
huggingface-cli login
# 프롬프트가 뜨면 액세스 토큰 붙여넣기

  1. hf download로 MedGemma 내려받기 (추천 방식)

bash
# 멀티모달 4B
hf download google/medgemma-1.5-4b-it --local-dir ./medgemma-4b-it

# 텍스트 27B
hf download google/medgemma-27b-text-it --local-dir ./medgemma-27b-text-it

  • 이렇게 하면 ./medgemma-4b-it, ./medgemma-27b-text-it 폴더 안에 safetensors, config.json, tokenizer 파일 등이 모두 내려받힌다.arsetstudium.tistory+1​

  • 이후 Python에서는 model_id 대신 local_dir 경로를 넣어 사용할 수 있다.

예:

python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

local_dir = "./medgemma-27b-text-it"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(local_dir)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(local_dir, torch_dtype="auto", device_map="auto")

  1. 방법 C – git clone으로 레포 전체 받기 (옵션)

모델뿐 아니라 README, 추가 스크립트 등을 함께 보고 싶다면 git clone 방식도 가능하다.velog+1​

  1. 개인 토큰을 포함해 git clone

bash
git clone https://<HF_아이디>:<HF_토큰>@huggingface.co/google/medgemma-1.5-4b-it

  • 보안상 .gitconfig 또는 환경변수로 토큰을 관리하는 것이 좋으며, 실제 블로그 글에는 “URL에 토큰을 그대로 넣지 말라”는 주의문구를 같이 적어 두면 안전하다.velog​

  1. 로컬 디렉터리에서 사용

python
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText

local_dir = "./medgemma-1.5-4b-it"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(local_dir)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(local_dir, device_map="auto")

  1. Colab에서 클릭 몇 번으로 다운로드+실행까지

  1. Colab 보안 비밀(HF_TOKEN) 설정

  • Google Gemma 공식 튜토리얼처럼, Colab의 userdata 비밀로 HF 토큰을 저장하고 불러오는 패턴을 그대로 쓸 수 있다.google​

Colab에서:

python
from google.colab import userdata
from huggingface_hub import login

hf_token = userdata.get("HF_TOKEN")
login(hf_token)

  1. MedGemma 예제 코드 그대로 실행

  • 각 모델 카드에는 “How to use” 섹션에 pipeline 예제가 포함된다.huggingface+1​

예: 4B 멀티모달 pipeline

python
from transformers import pipeline
from PIL import Image
import requests
import torch

pipe = pipeline(
    "image-text-to-text",
    model="google/medgemma-1.5-4b-it",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device="cuda",
)

img_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/c/c8/Chest_Xray_PA_3-8-2010.png"
image = Image.open(requests.get(img_url, headers={"User-Agent": "example"}, stream=True).raw)

messages = [
    {"role": "user",
     "content": [
         {"type": "image", "image": image},
         {"type": "text", "text": "Describe this X-ray."}
     ],
    }
]

out = pipe(text=messages, max_new_tokens=200)
print(out[0]["generated_text"][-1]["content"])

  • 이 코드 한 번 실행하면, 필요한 MedGemma 모델이 자동 다운로드되어 Colab 런타임 캐시에 저장된다.huggingface​

  1. 참고문헌·사이트

(위 다운로드 절차는 MedGemma 모델 카드의 “How to use” 코드와 Gemma 공식 HF 튜토리얼, 한국어 Gemma 다운로드 블로그 글들을 합쳐 “MedGemma에 특화된 단계”로 재구성한 것이다.)google+4​

  1. 요약

  • Hugging Face에서 MedGemma를 받으려면 ① HF 계정 로그인 ② MedGemma 모델 페이지에서 Health AI terms 동의 ③ Access Token 생성 후 로그인 이 세 단계를 먼저 거쳐야 한다.google+2​

  • 그 다음에는 ① Python에서 from_pretrained로 자동 다운로드, ② hf download로 특정 폴더에 저장, ③ git clone으로 레포 전체를 받는 세 가지 방식 중 하나를 선택해 모델을 내려받을 수 있다.arsetstudium.tistory+2​

  • Colab에서는 HF_TOKEN을 보안 비밀로 등록한 후, 모델 카드의 pipeline 예제를 그대로 실행하면 “다운로드+실행”을 한 번에 끝낼 수 있어, 블로그·강의 데모에 특히 적합하다.google+1​




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