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이 섹션에서는 모델을 만들고 사용하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다. 체크포인트에서 모델을 인스턴스화할 때 유용한 AutoModel 클래스를 사용하겠습니다. AutoModel 클래스와 그 모든 관계된 클래스는 사실 라이브러리에서 사용할 수 있는 다양한 모델에 대한 간단한 래퍼입니다. 체크포인트에 적합한 모델 아키텍처를 자동으로 추측한 다음 이 아키텍처로 모델을 인스턴스화할 수 있으므로 영리한 래퍼입니다.그러나 사용하려는 모델 유형을 알고 있다면 해당 아키텍처를 정의하는 클래스를 직접 사용할 수 있습니다. BERT 모델에서 이것이 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.구현환경IDE : vscodeLanguage : Python가상환경 생성라이브러리 설치 (torch 를 사용하는, transformers 라이브러리..

HuggingFace의 pipeline() 함수를 실행 시, 내부적으로 어떤 절차로 처리가 되는지 확인 합니다. 전체 예제부터 시작하여 다음 코드를 실행했을 때 백그라운드에서 어떤 일이 발생했는지 살펴보겠습니다.from transformers import pipelineclassifier = pipeline("sentiment-analysis")classifier( [ "I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "I hate this so much!", ])처리결과[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9598047137260437}, {'label': 'NEGATIVE', 'sco..

1. 윈도우 하단의 작업표시줄에서 오른쪽 마우스 클릭 후, "작업 표시줄 설정(T)"항목 선택 2. "시스템 아이콘 켜기 또는 크기" 선택 3. "시계"  항목의  "켬" 슬라이드를 선택해서, 켜고/끌수 있습니다.  4.끄면 아래와 같이, 날짜/시간 표시가 보이지 않습니다. 끝~

트랜스포머 역사에 대한 간단한 소개  Transformer 아키텍처는 2017년 6월에 도입되었습니다. 원래 연구의 초점은 번역 작업에 맞춰져 있었습니다. 그 후 다음을 포함한 여러 영향력 있는 모델이 도입되었습니다.2018년 6월 : 다양한 NLP 작업에 대한 미세 조정에 사용된 최초의 사전 학습된 Transformer 모델인 GPT를 통해 최고의 결과를 얻었습니다.2018년 10월 : 또 다른 대규모 사전 학습된 모델인 BERT는 문장을 더 잘 요약하도록 설계되었습니다2019년 2월 : 윤리적 문제로 인해 즉시 대중에 공개되지 않은 GPT의 개선된(그리고 더 큰) 버전인 GPT-22019년 10월 : DistilBERT 는 BERT의 증류 버전으로 60% 더 빠르고 메모리는 40% 더 가벼우며 BER..

1. Hugging Face란 무엇인가?Hugging Face는 자연어 처리(NLP)와 머신러닝(ML) 모델의 개발 및 배포를 돕는 오픈소스 중심의 AI 플랫폼입니다. 특히 Transformers 라이브러리를 통해 딥러닝 기반의 NLP 모델(예: BERT, GPT, T5 등)을 손쉽게 사용할 수 있도록 지원합니다. 최근에는 컴퓨터 비전(CV)과 멀티모달 모델로도 확장되고 있으며, 모델 허브, 데이터셋, 교육 자료를 제공해 AI 개발자와 연구자에게 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 2. 인공지능 개발에 유용한 이유오픈소스 접근성 : 최신 AI 모델을 무료로 활용하고 수정할 수 있는 강력한 오픈소스 라이브러리를 제공합니다.사전 훈련된 모델 : 수천 개의 사전 훈련된 모델을 통해 개발자가 시간과 비용을 절..