Резервное копирование Civitai: локальное архивирование загруженных моделей с проверкой восстановления

Сегодня загрузку с Civitai легко узнать, но через полгода её бывает удивительно трудно идентифицировать. Сохраните файл модели вместе со сведениями о версии, необходимыми для его использования, подтвердите точное восстановление и только затем решайте, можно ли удалить лишнюю рабочую копию.

Куда Civitai сохранил модель?

Файл предоставляет Civitai, а место сохранения выбирает ваш браузер, расширение или менеджер моделей. Единого каталога «моделей Civitai» не существует. LoRA, загруженная для ComfyUI, может находиться в папке LoRA этой среды выполнения, а чекпойнт, сохранённый через браузер, — всё ещё в папке «Загрузки». Начинайте с рабочего процесса, который использует файл, а не с предполагаемого пути платформы.

Найдите файл по имени, указанному на странице версии Civitai, и сверьте его по устойчивому идентификатору. API Civitai предоставляет ID версии модели и хеши файлов, включая SHA-256. Конечная точка поиска по хешу поможет вновь связать потерявший контекст локальный файл с записью версии:

# Замените HASH значением SHA-256 загруженного файла
https://civitai.com/api/v1/model-versions/by-hash/HASH

Запишите сведения, которые невозможно передать именем файла

Перед архивированием сохраните рядом с файлом краткую заметку об источнике. Запишите URL или ID модели и версии на Civitai, автора, точное имя файла, SHA-256, предполагаемую базовую модель, обучающие слова или триггерные термины, если они применимы, а также лицензию или условия автора, на которые вы опирались при загрузке. Эти сведения гораздо полезнее папки с названием old-loras.

Затем определите границы семейства так, чтобы они оставались понятными и в будущем: одна базовая модель и предназначенные для неё адаптеры, последовательные выпуски одной модели либо один чекпойнт с необходимой конфигурацией. Не сваливайте всё содержимое диска с загрузками в один архив.

Безопасный процесс локального архивирования

Главное правило просто: не удаляйте исходник лишь потому, что архивирование завершилось. Сначала докажите возможность восстановления.

1. Сверьте локальный файл с записью его версии на Civitai и сохраните вместе с ним заметку о происхождении.
2. Скачайте Tensor Archive, выберите «Добавить семейство моделей», затем «Локальная папка» и укажите одно связанное семейство.
3. Запустите Analyse source. До начала записи проверьте обнаруженные файлы и ожидаемый результат.
4. Дайте семейству понятное имя и выберите папку архива. Tensor Archive создаёт управляемую локальную копию, не перемещая и не удаляя исходную папку.
5. Откройте заархивированное семейство и запустите Verify. Так вы убедитесь, что сохранённую версию можно восстановить точно. Эта проверка не оценивает качество изображений, вывода или обучения.
6. Выполните восстановление в отдельную папку. Загрузите или сравните восстановленную версию в важном для вас локальном рабочем процессе.
7. Лишь после того, как восстановленная копия проверена, её хеш рассчитан повторно и она протестирована в целевой среде выполнения, решайте, следует ли вручную удалить старую исходную копию.

Локальный архив — не единственная резервная копия

Архив на том же компьютере может снизить нагрузку на рабочий диск, но он не защищает от поломки диска, кражи или случайного удаления данных приложения. Если библиотеку моделей невозможно заменить, храните независимую резервную копию на подконтрольном вам носителе.

Для материалов сообщества это особенно важно: страница модели, версия или учётная запись могут измениться. Повторная загрузка — удобство, а не план восстановления. Локальный архив защищает уже имеющуюся у вас копию, а заметка о происхождении объясняет, что это за копия.

Какой экономии места ожидать?

Ожидайте измерений, а не лозунгов. В опубликованном контролируемом тесте Tensor Archive пять автономных развёртываний моделей и адаптеров занимали по отдельности 907.3 MB, а в составе одного семейства — 261.6 MB: физический объём хранения сократился на 71.2%. Экономия достигнута благодаря однократному хранению общих данных моделей внутри этого семейства.

Проанализируйте реально имеющееся у вас семейство. Если файлы почти не содержат общих данных, компактный локальный архив может сэкономить мало места; такой результат следует принять, а не использовать как повод всё равно удалить исходник.

Начните с моделей, которыми пользуетесь чаще всего

Выберите базовую модель и используемые с ней адаптеры, вместо того чтобы пытаться одним махом навести порядок во всём. Заархивируйте их, проверьте архив, восстановите файлы и протестируйте их. Убедившись в надёжности процесса восстановления, повторяйте его для каждого семейства по очереди.

Начните с одного связанного семейства, а не со всего диска. Если семейство состоит в основном из адаптеров, воспользуйтесь руководством по освобождению места для LoRA; для нескольких сред выполнения и папок загрузок используйте контрольный список хранения библиотеки. Затем скачайте Tensor Archive и выполните процесс для первого семейства из руководства по продукту.