feat: 학습 결과 저장 경로 변경 및 모델 푸시 추가

train.py

@@ -24,14 +24,13 @@ tokenized_datasets = datasets_split.map(tokenize_function, batched=True)
 
 # 학습 설정
 training_args = TrainingArguments(
-    output_dir="./results",  # 학습 결과 저장 경로 (모델 푸시와는 관련 없음)
+    output_dir="./yiyang-test",  # 학습 결과 저장 경로
     evaluation_strategy="epoch",
     learning_rate=2e-5,
     per_device_train_batch_size=16,
     per_device_eval_batch_size=16,
     num_train_epochs=3,
     weight_decay=0.01,
-    push_to_hub=False  # push_to_hub 설정을 False로 설정하여 자동 푸시 방지
 )
 
 # Trainer 설정
@@ -45,9 +44,12 @@ trainer = Trainer(
 # 모델 학습
 trainer.train()
 
-# 모델 저장 (루트 경로에 저장)
-trainer.save_model("./")  # 모델 파일은 루트 경로에 저장
+# 모델 저장
+trainer.save_model("./")
+
+# 모델 푸시
+trainer.push_to_hub("yiyang0101/yiyang-test")
+
+# 토크나이저 푸시
+tokenizer.push_to_hub("yiyang0101/yiyang-test")
 
-# 모델 및 토크나이저를 직접 지정한 경로로 푸시
-trainer.push_to_hub(repo_id="yiyang0101/yiyang-test", use_temp_dir=True)  # 임시 폴더 사용으로 경로 문제 방지
-tokenizer.push_to_hub(repo_id="yiyang0101/yiyang-test")