feat: 모델 푸시 및 학습 설정 수정

- 학습 결과 저장 경로 주석을 명확하게 수정하여 모델 푸시와의 관련성을 강조함.
- 'push_to_hub' 설정을 False로 변경하여 자동 푸시를 방지함.
- 모델 저장 경로에 대한 주석을 추가하여 루트 경로에 저장됨을 명시함.
- 모델 및 토크나이저를 직접 지정한 경로로 푸시하도록 설정하고, 임시 폴더 사용으로 경로 문제를 방지함.

train.py

@@ -24,13 +24,14 @@ tokenized_datasets = datasets_split.map(tokenize_function, batched=True)
 
 # 학습 설정
 training_args = TrainingArguments(
-    output_dir="./results",  # 학습 결과 저장 경로
+    output_dir="./results",  # 학습 결과 저장 경로 (모델 푸시와는 관련 없음)
     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
@@ -44,12 +45,9 @@ trainer = Trainer(
 # 모델 학습
 trainer.train()
 
-# 모델 저장
-trainer.save_model("./")
-
-# 모델 푸시
-trainer.push_to_hub("yiyang0101/yiyang-test")
-
-# 토크나이저 푸시
-tokenizer.push_to_hub("yiyang0101/yiyang-test")
+# 모델 저장 (루트 경로에 저장)
+trainer.save_model("./")  # 모델 파일은 루트 경로에 저장
 
+# 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")