Sauvegarde Civitai : archiver les modèles téléchargés localement et vérifier la restauration

Un téléchargement Civitai est facile à reconnaître aujourd'hui, mais étonnamment difficile à identifier six mois plus tard. Préservez le fichier du modèle avec les informations de version qui le rendent utilisable, prouvez qu'il peut être restauré à l'identique, puis décidez seulement si une copie de travail redondante peut être supprimée.

Où Civitai a-t-il placé le modèle ?

Civitai fournit le téléchargement ; votre navigateur, votre extension ou votre gestionnaire de modèles choisit la destination. Il n'existe pas de répertoire « modèles Civitai » universel. Un LoRA téléchargé pour ComfyUI peut se trouver dans le dossier LoRA de cet environnement d'exécution, tandis qu'un checkpoint enregistré via le navigateur peut encore être dans Téléchargements. Partez du workflow qui utilise le fichier, et non d'un chemin de plateforme supposé.

Recherchez le nom du fichier indiqué sur la page de version de Civitai et vérifiez-le par rapport à un identifiant stable. L'API de Civitai expose un identifiant de version de modèle et des hachages de fichiers, notamment SHA-256. Son point d'accès par hachage peut aider à reconnecter un fichier local orphelin au registre de la version :

# Remplacez HASH par le hachage SHA-256 de votre fichier téléchargé
https://civitai.com/api/v1/model-versions/by-hash/HASH

Consignez les informations que le nom de fichier ne peut contenir

Avant d'archiver, conservez une petite note source à côté du fichier. Inscrivez les adresses web ou les identifiants des modèles Civitai et de leur version, le créateur, le nom de fichier exact, le hachage SHA-256, le modèle de base utilisé, les mots d'entraînement ou les termes de déclenchement lorsqu'ils sont pertinents, ainsi que la licence ou les conditions du créateur sur lesquelles vous vous êtes appuyé pour le télécharger. Ces informations sont bien plus utiles qu'un dossier nommé old-loras.

Ensuite, définissez une famille qui gardera son sens : une base et les adaptateurs qui lui sont destinés, des versions successives du même modèle, ou un checkpoint avec la configuration nécessaire. Ne rassemblez pas tout un disque de téléchargements dans une seule archive.

Le workflow d'archivage local sécurisé

La règle essentielle est simple : ne supprimez jamais une source uniquement parce qu'une tâche d'archivage s'est terminée. Prouvez d'abord que la récupération fonctionne.

1. Confirmez le fichier local avec son enregistrement de version sur Civitai et enregistrez la note d'origine avec celui-ci.
2. Téléchargez Tensor Archive, choisissez Ajouter une famille de modèles, sélectionnez Dossier local et indiquez-y une famille liée.
3. Exécutez Analyse source. Revoyez les fichiers détectés et le résultat attendu avant d'écrire quoi que ce soit.
4. Nommez clairement la famille et choisissez Archiver le dossier. Tensor Archive crée une copie locale gérée ; il ne déplace ni ne supprime le dossier source.
5. Ouvrez la famille archivée et exécutez Verify. Cela permet de s'assurer que la version stockée peut être récupérée exactement. Cela ne teste pas la qualité de l'image, la qualité de l'inférence ou la qualité de l'apprentissage.
6. Exécutez Restore vers une sortie distincte. Chargez ou comparez cette version récupérée dans le workflow local qui vous concerne.
7. Ne décidez de supprimer manuellement une ancienne copie source qu'après avoir vérifié, recalculé le hachage et testé la copie restaurée dans l'environnement d'exécution cible.

Un archivage local n'est pas votre seule sauvegarde

Un archivage sur la même machine peut réduire la pression sur le disque de travail, mais il ne protège pas contre les pannes de disque, le vol ou la suppression accidentelle des données de l'application. Si une bibliothèque de modèles est irremplaçable, conservez une sauvegarde indépendante sur un stockage que vous contrôlez.

Cela est important pour les téléchargements de la communauté, car une page de modèle, une version ou un compte peut changer. Télécharger à nouveau est une commodité, pas un plan de récupération. L'archive locale protège la copie que vous possédez déjà ; la note d'origine explique ce que cette copie est.

Quel gain d'espace pouvez-vous attendre ?

Attendez-vous à une mesure, pas à un slogan. Dans le benchmark contrôlé publié de Tensor Archive, cinq déploiements autonomes de modèles et d'adaptateurs occupaient séparément 907.3 MB, contre 261.6 MB lorsqu'ils étaient regroupés en une famille : 71.2% d'espace de stockage physique en moins. Le gain venait du fait que les données de modèle partagées n'étaient conservées qu'une fois dans cette famille.

Analysez la famille que vous avez réellement. Si les fichiers n'ont pas de chevauchement significatif, un archivage local compact peut économiser peu de place ; c'est un résultat à respecter, et non une raison de supprimer la source.

Commencez par les modèles que vous utilisez le plus souvent

Choisissez un modèle de base ainsi que les adaptateurs que vous utilisez avec celui-ci, plutôt que d'essayer de tout nettoyer d'un coup. Archivez-le, vérifiez-le, restaurez-le et testez-le. Une fois le processus de récupération éprouvé, répétez l'opération famille par famille.

Commencez par une seule famille liée, pas par tout votre disque. Si elle se compose surtout d'adaptateurs, consultez le guide consacré à l'espace disque des LoRA ; si elle réunit plusieurs environnements d'exécution et téléchargements, utilisez la liste de contrôle de conservation de la bibliothèque. Ensuite, téléchargez Tensor Archive et suivez le premier workflow familial du guide produit.