LM 엔지니어링에 다시 한번 큰 박수를 보내주세요
3주 차, 2일째입니다 오픈 소스 모델로 들어가고 있죠
다시 말씀드리지만 개척 시대 모델은 이미 거꾸로 할 수 있어요
다중 모듈 인공지능 보조를 만들 수 있어요
이제 안는 얼굴 허브를 편하게 볼 수 있습니다 모델, 데이터 세트, 공간을 보는 거죠
구글 콜라브로 코드를 실행할 수 있어요
오늘은 얼굴 트랜스포머 껴안기 라이브러리를 살펴보고 API 종류에 대해
얘기해 볼게요 두 가지 레벨로 트랜스포머와 작업할 수 있어요 더 높은 레벨은 파이프라인이라는
API로 오늘 주로 작업할 거예요 파이프라인을 이용해 텍스트, 이미지,
소리를 생성하는 걸 포함해서요
잠시 다른 API 레벨에 대해 얘기해보죠
안는 얼굴 코드와 상호 작용하는 방식은 두 가지예요
그 중 하나는 표준을 수행하고 싶을 때죠 추론이라는 것을 위한 매일의 전형적인 작업이나 런타임에
모델을 실행할 때요 입력값을 받아 getput을 얻는 거죠
얼굴을 안는 방법은 패키지로 아주 쉽게 상위 레벨 인터페이스에 넣을 수 있게 해줍니다.
빠르게 진행할 수 있게 해줍니다. 텍스트를 생성하고 일상적인 함수를 수행할 수도 있어요.
코드를 좀 더 깊이 파고들고 싶다면 예를 들어, 어떻게 텍스트를 토큰화하고
어떤 모델과 어떤 매개 변수를 모델 실행에 사용할지 알고 싶다면요 혹은 훈련을
통해 자신의 모델을 잘 조정해서 추가적인 지식이나 뉘앙스를 가지고
특수한 작업을 수행할 수 있다면요
그땐 더 깊은 API를 살펴봐야 합니다 하위 레벨 API요 토큰라이저와 포옹하는 얼굴
모델과 작업하는 거죠
오늘은 파이프라인을 살펴볼 거예요
그런 다음 토큰라이저와 모델로 넘어가죠
파이프라인을 어떻게 할 수 있을까요?
즉, 두 줄의 코드로 얼굴 허브에서 모델을 즉각적으로 이용할 수 있게 해주는 것이죠
아주 간단해요
많은 예제를 제공할 거예요 여러분이 가져갈 수 있는 많은
것도요 매일 추론 작업을 수행하는 데 직접 사용할 수 있도록요
가장 쉬운 것 중 하나인 전형적인 예가 바로 정서 분석이에요
이 문장이 전달하는 감정은 무엇인지 묻는 문장이죠
분류는 물론 아주 전통적인 머신 러닝 과제입니다 물건을 양동이에
담는 거죠
개체 인식이라는 것은 문장을 보고 그 문장의 단어를 사람이냐 장소냐
같은 것으로 태그할 수 있는 거예요
질문 답변은 어떤 컨텍스트가 있는데 여러분이 제공하는 컨텍스트에 관해 질문할
수 있어야 할 때죠
요약은 텍스트 블록이 있을 때 요약 번역으로 바꾸는
거예요
한 언어를 다른 언어로 번역하는 인공지능의 전형적인 작업이죠
이 모든 게 각각 코드 2줄로 가능하다면 어떨까요?
잠시 후에 깜짝 놀라실 거예요
좀 더 발전된 다른 기능도 할 수 있어요
문자 생성은 사실 전혀 발전하지 않았어요
여전히 코드 2줄일 뿐이죠
여전히 아주 간단해요 놀랄 만한 또 다른 거죠
이미지 생성 역시 간단합니다 오디오도 마찬가지죠
비트 코드는 두 줄 이상이지만 아주 간단해요 빨리 보여드리고 싶네요
서론은 그만하면 됐어요
Get it, get it 바로 본론으로 들어가죠
구글 콜랍으로 가보죠