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15 KiB

WEBVTT
00:00.410 --> 00:06.860
여기는 H징 페이스코어의 주 랜딩 페이지인데요
00:06.890 --> 00:07.790
URL 같은 거요
00:07.790 --> 00:11.390
얼굴 안기기 팸플릿을 몇 번 제작한 후부터요
00:11.510 --> 00:14.270
이게 여러분이 보시게 될 거예요
00:14.270 --> 00:16.760
로그인 안 하면 계정이 없어요
00:16.760 --> 00:18.530
이런 화면이 보일 거예요
00:18.530 --> 00:20.870
가장 먼저 할 일은 등록하는 거예요
00:20.870 --> 00:27.470
포옹 얼굴 계정이 아직 없다면 이메일 주소와 비밀번호를 무료로 등록하면
00:27.470 --> 00:29.210
가입할 수 있어요
00:29.240 --> 00:32.810
get it에 들어가면 이런 걸 보게 돼요
00:33.590 --> 00:40.040
페이스 포옹의 주 내비게이션은 이 위에 있어요 내비게이션의 첫 세 부분은 모델,
00:40.040 --> 00:42.680
데이터셋, 스페이스예요
00:42.680 --> 00:45.050
지금 그걸 살펴볼 거예요
00:45.350 --> 00:52.820
첫 번째 탭 모델은 포옹형 플랫폼 혹은 허브라고 불리는 곳에서 사용
00:52.820 --> 00:56.690
가능한 모든 모델을 볼 수 있어요
00:56.900 --> 01:02.090
800,000개 이상이라고 했는데 사실은 900,000개 이상이죠
01:02.120 --> 01:03.140
보세요
01:03.530 --> 01:10.460
이건 정렬된 것 같아요 기본 트렌딩으로요 재조정과 인기를 합친 거죠
01:10.490 --> 01:16.580
얼마나 유명한지도 바꿀 수 있어요 얼마나 많이 다운로드되었는지 얼마나 최근에 생성되거나
01:16.580 --> 01:18.320
업데이트되었는지도요
01:19.310 --> 01:24.920
보시다시피 각각의 모델의 이름은 전형적으로 조직의 이름이고 다음은
01:24.920 --> 01:26.450
모델 이름이죠
01:26.780 --> 01:34.610
플럭스는 가장 최신의 이미지 모델 텍스트 중 하나입니다 언젠가 그걸 갖고 놀 거라고
01:34.610 --> 01:35.780
믿어요
01:36.110 --> 01:42.170
퀀타는 제가 몇 번 언급했던 알리바바 클라우드의 강력한 모델이죠
01:42.170 --> 01:48.590
보통 양을 묘사할 때 매개 변수의 수를 볼 수 있어요
01:48.590 --> 01:56.540
그리고 마지막에 지시 사항은 채팅이나 입력 상호 작용을 지시할 때 가장
01:56.540 --> 02:01.980
잘 적용되도록 조율되었다는 것을 알려줘요
02:02.700 --> 02:05.820
다른 모델도 많이 있어요
02:05.820 --> 02:07.740
물론 필터가 있죠
02:07.740 --> 02:16.830
llama 같은 것을 필터링해 llama 모델을 볼 수 있어요 메타 모델이죠 아주
02:16.830 --> 02:20.400
유명하고 인기 있는 거예요
02:20.550 --> 02:21.240
여기 있네요
02:21.270 --> 02:27.000
이 모든 게 다양한 시기예요 메타나 라마가 이 묘사에 나오는 어느 시점에서 언급되겠죠
02:27.000 --> 02:35.220
하지만 우리가 정말 원하는 건 여기 메타 라마 3이에요 180억 버전 모델이죠
02:35.220 --> 02:39.720
교육 사용 사례에 잘 맞춰진 것과 같은 거죠
02:39.750 --> 02:43.500
이런 종류의 채팅 사용 사례요
02:43.500 --> 02:45.000
이쪽으로 오세요
02:45.000 --> 02:51.540
라마 3에 가시면요 180억 개에 관한 정보가 엄청나게 많아요
02:51.540 --> 02:55.170
여러 번 다운로드된 게 보이시죠
02:55.320 --> 03:00.450
최근에는 직접 다운로드도 할 거예요 앞으로 몇 주간 자주 그럴 거예요
03:00.570 --> 03:06.990
모델 아키텍처에 대한 정보도 얻을 수 있고 언어, 가족, 사용 의도에 대한 정보도
03:06.990 --> 03:12.270
얻을 수 있습니다. 그리고 코드 예제도 볼 수 있어요.
03:12.420 --> 03:15.420
전부 다 유용한 책이에요
03:15.420 --> 03:17.550
어떻게 훈련했는지도 알려줘요
03:17.820 --> 03:22.590
그 외에도 읽을 만한 게 많아요
03:23.100 --> 03:30.330
파일과 버전이라는 탭도 있어요 Git 저장소처럼 보이는 뭔가를 여는
03:30.330 --> 03:31.380
탭이죠
03:31.380 --> 03:36.480
그렇게 생각하다니 재미있네요 사실 그건 Git 저장소거든요
03:36.510 --> 03:42.930
포옹하는 얼굴 허브는 git 리포스 시리즈의 인터페이스로 생각할
03:42.960 --> 03:44.190
수 있어요
03:44.190 --> 03:51.330
모델이나 데이터를 다운로드할 때 실제로 하는 일은 일종의 Git get에서
03:51.360 --> 03:56.830
끌어와 이 파일들을 로컬로 가져오는 거죠
03:56.830 --> 04:08.110
이게 메타 llama 3 뒤에 있는 폴더와 파일 구조예요 180억 달러요
04:08.440 --> 04:12.430
다양한 방법으로 사용할 수 있어요
04:12.520 --> 04:14.020
여기 버튼이 있어요
04:14.020 --> 04:18.880
여러분이 해야 할 일에 대해 더 많은 정보를 주는 이 모델을 사용하세요
04:18.880 --> 04:21.490
실제 코드 예제를 제공하죠
04:21.490 --> 04:24.370
이 코드는 나중에 쓸 거니까 지금은 신경 쓰지 마세요
04:24.670 --> 04:28.780
이걸 읽을 필요는 없지만 언제든 이 모델을 사용할 수 있다는 걸 알아두세요
04:28.780 --> 04:34.390
얼굴 트랜스포머 라이브러리를 사용하려면 트랜스포머를 선택하세요 사용자
04:34.390 --> 04:38.230
인터페이스에서 예제를 직접 복사하세요
04:38.260 --> 04:39.850
아주 간단해요
04:40.480 --> 04:43.270
다른 건 나중에 살펴보죠
04:43.300 --> 04:50.290
물론 태그도 있어요 모델의 다양한 측면을 아주 빠르고 쉽게 필터링할
04:50.290 --> 04:51.940
수 있게 해주죠
04:52.000 --> 04:55.420
다른 모델도 많이 볼 거예요
04:55.420 --> 05:01.750
마이크로소프트의 파이 모델 같은 것을 살펴볼 것입니다 제가 언급했던 것 같네요
05:01.780 --> 05:08.680
물론 퀀타도 살펴볼 겁니다 이미 많이 보셨을 거예요
05:08.680 --> 05:14.350
구글의 제마를 언급할까 봐요 제가 이걸 할 때 제마가 나올 거예요
05:14.590 --> 05:16.750
네, 떴다가 다시 사라졌어요
05:16.750 --> 05:19.900
구글 또는 제마로 해보죠
05:19.930 --> 05:21.070
됐어요
05:21.340 --> 05:30.850
예를 들어 20억 개의 아주 작은 장치 버전의젬마와 이전처럼 설명이 있어요 코드
05:30.850 --> 05:37.990
예제, 파일과 버전 그리고 이렇게 클릭해서 이 모델을 사용할
05:37.990 --> 05:40.360
수 있는 기능도요
05:40.870 --> 05:42.280
모형이에요
05:42.280 --> 05:44.080
데이터 집합으로 넘어가죠
05:44.110 --> 05:50.920
데이터 집합은 페이스 허브에서 사용 가능한 방대한 데이터 리소스를 보여주죠
05:50.920 --> 05:53.470
검색 기능도 있고요
05:53.500 --> 05:55.600
기본값으로 정렬되어 있어요.
05:55.870 --> 06:03.250
나중에 말씀드릴게요 제품 가격을 이용한 실험을 할 거예요
06:03.250 --> 06:07.810
저희가 보고 싶은 건 긁힌 제품 데이터예요
06:07.840 --> 06:15.850
알고 보니 아마존 가격과 관련된 데이터 저장소가 정말 많더라고요
06:15.850 --> 06:17.170
여기 몇 개 있네요
06:17.200 --> 06:21.220
어떤 게 인기 있고 어떤 게 유용한지 살펴보세요
06:21.220 --> 06:26.380
여기 있는 이걸 사용할 겁니다 아주 최근 것으로 포괄적이고
06:26.380 --> 06:29.830
유용한 데이터가 아주 많아요
06:29.950 --> 06:32.950
정말 경이로운 자원이에요
06:33.100 --> 06:40.390
이걸 보세요 데이터 세트 뷰어 같은 것도 사용할 수 있어요 데이터 세트와 함께
06:40.390 --> 06:42.730
오는 다른 도구도요
06:42.760 --> 06:50.360
H깅페이스 허브 공간의 일부는 Gadio 라디오 앱과 다른 종류의 앱이 실행되는 곳입니다 커뮤니티의
06:50.360 --> 06:57.470
사람들이 남들에게 자랑하고 싶어 하거나 사용하게 만드는 작업을 위해서요
06:57.470 --> 07:02.600
포옹하는 얼굴 앱이나 라디오 앱도 똑같이 할 수 있어요
07:02.600 --> 07:05.090
여긴 시도해 볼 게 많아요
07:05.240 --> 07:07.850
금주의 공간 같은 게 있어요
07:07.850 --> 07:12.230
요즘 추세인 것들이 있어요 그리고 몇 가지 유형의 공간이 있는데
07:12.230 --> 07:19.340
다음 몇 주나 다음 주에 더 자세히 살펴볼 겁니다 대부분 리더보드죠 다양한 LMS를 비교하는
07:19.370 --> 07:20.240
거요
07:20.480 --> 07:28.760
흥미로운 LMS나 재생 인공지능 애플리케이션을 시험해 볼 수 있는 재미있는 공간이
07:28.760 --> 07:29.870
많아요
07:30.140 --> 07:35.330
제가 발견하는 것 중 하나는 가끔 이런 거예요 많은 것들이 무료로 실행되고
07:35.330 --> 07:41.120
있기 때문에 약간 비트가 있을 수 있어요 만약 인기가 있는 것이라면 과용이 되고 실행하기가
07:41.120 --> 07:45.050
꽤 어렵죠 지금 너무 바쁘다고 알려 주거든요
07:45.200 --> 07:48.750
하지만 그건 프리 소프트웨어 영역에 따라오는 거라고 생각해요
07:49.050 --> 07:51.150
효과가 있으면 정말 좋죠
07:51.150 --> 07:54.870
예를 들어, 상단 스페이스에 있는 걸 몇 개 시도해봤어요
07:54.870 --> 08:02.850
인공지능 코믹 팩토리에는 스타일과 제목을 줄 수 있고 제작할 때 어떤
08:02.850 --> 08:08.340
생각을 하길 바라는지 알려줄 수 있어요
08:08.490 --> 08:15.720
슈퍼 파워 데이터 사이언스 만화를 그렸는데 악당으로 추정되는 인물이 매우 화난 표정으로
08:15.720 --> 08:21.390
나오고 여주인공은 데이터가 힘이라고 하지만 가끔은 좀 더 밀어붙여야
08:21.390 --> 08:22.050
해요
08:22.440 --> 08:24.630
정말 재미있어요
08:24.630 --> 08:31.740
여러분이 선택한 주제에 기반해 상상으로 그린 만화입니다 여러분도 와서 한번
08:31.740 --> 08:32.700
해 보세요
08:32.700 --> 08:40.410
두세 번 시도한 끝에 겨우 이걸 얻었어요 워낙 인기가 많았거든요 하지만 제 취향이에요
08:40.410 --> 08:44.880
현재 가장 인기 있는 사이트 첫 페이지에 있지만 이런 걸 발견하시면 한번
08:44.880 --> 08:45.590
써 보세요
08:45.620 --> 08:50.480
제가 시도했던 또 다른 방법은 이거였어요
08:50.480 --> 08:51.650
이거 정말 웃기네요
08:51.710 --> 08:53.360
자신의 사진을 업로드 할 수 있어요
08:53.360 --> 08:58.400
아까 비행기 앞에서 탔던 비행기를 선택했어요 전 못 타지만요
08:58.790 --> 09:00.800
그래도 계속 노력했어요
09:01.190 --> 09:07.790
옷을 고르거나 업로드 하면 그 옷을 입은 모습이 나와요
09:07.820 --> 09:08.810
아니, 괜찮아요
09:08.810 --> 09:09.860
완벽하지 않아요
09:09.860 --> 09:11.030
무슨 일인지 모르겠어요
09:11.240 --> 09:14.720
약간 구부정하긴 하지만 비트를 보면 알 수 있죠
09:14.720 --> 09:19.760
제 뒤에 있는 비행기와 기이한 물체가 충돌하다니 흥미롭네요
09:19.940 --> 09:23.570
하지만 그것만 빼면 재밌어요
09:23.570 --> 09:29.900
무료에 사용도 쉽고 인공지능이나 LM으로 할 수 있는 재미있는 일을 사람들이
09:29.900 --> 09:36.050
떠올리는 전형적인 예죠 다른 사람들이 갖고 놀 수 있게 드러난 거예요
09:36.080 --> 09:39.590
스페이스에 이런 예가 많아요
09:40.190 --> 09:47.460
여러분께 보여드리고 싶은 또 다른 건 아바타 메뉴에서 자신을 보면 어떻게 되는지
09:47.460 --> 09:49.260
보여드릴게요
09:49.260 --> 09:54.390
여기서 바로 시작할 거예요
09:54.570 --> 09:57.360
제가 한 일을 보면 알아요
09:57.360 --> 10:03.330
한 스페이스가 있고 다양한 모델이 여러 개 있어요 일부는 우리 자신을 갖고 놀겠죠 데이터 세트도
10:03.330 --> 10:05.880
여러 개 있는데 모두 개인이에요
10:05.880 --> 10:10.530
오직 보고 싶을 때만 볼 수 있는 개인용으로 만들 수도 있고 온 세상이 보길 원한다면 공개용으로
10:10.530 --> 10:11.400
만들 수도 있죠
10:11.610 --> 10:17.250
다양한 데이터 모음이 있는데 앞으로 몇 주 동안 많이 얘기할 거예요
10:17.250 --> 10:18.720
재미있을 거예요
10:19.080 --> 10:25.890
예를 들어 여기 이 공간은 이런 작업이 얼마나 쉬운지 보여주는
10:25.890 --> 10:28.350
예가 될 거예요
10:28.440 --> 10:37.050
하지만 이 경우엔 공용이고 제가 만든 게임으로 llm들이 서로 경쟁하며 배틀을
10:37.050 --> 10:39.540
시도하게 할 수 있죠
10:39.540 --> 10:45.360
첫 주에 있었던 리더십 싸움에서 영감을 받았어요
10:45.510 --> 10:53.340
거기에 비트를 더해서 양들이 서로 싸우면서 서로 이기려고 하고 돈을
10:53.370 --> 10:57.390
뺏으려고 해요 규칙을 따르면서요
10:57.390 --> 10:59.340
게임을 하면서 달리는 걸 볼 수 있죠
10:59.340 --> 11:05.370
다음 주에 양들의 차이점을 얘기할 때 해 보죠 시간이 되는지 볼게요
11:05.370 --> 11:09.570
그렇지 않다면, 직접 와서 제가 어떻게 했는지 보세요. LLM
11:09.570 --> 11:16.500
응용 프로그램이 얼마나 쉬운지 예로 볼 수 있습니다. 그러디오 프런트 엔드를 이용하거나
11:16.500 --> 11:21.120
이 경우에 이것은 Streamlit이라고 합니다. 다른 종류의 사용자 인터페이스 같은 것이죠.
11:21.120 --> 11:25.740
그리고 포옹의 공간에 있는 모든 사람이 볼 수 있게 출판하는 거죠
11:26.490 --> 11:33.300
이 메뉴에 대해 한 가지 더 언급할 것은 프로필로 가시면 죄송합니다,
11:33.300 --> 11:40.840
설정으로 가시면, 이 아래 설정으로요 이 아래에는 액세스 토큰이라는 섹션이
11:40.840 --> 11:42.790
있어요
11:42.790 --> 11:45.910
한 번도 안 해 본 사람은 꼭 해 봐야 해요
11:45.940 --> 11:50.950
액세스 토큰으로 가서 간단한 버튼으로 새 토큰을 생성하세요
11:50.950 --> 11:58.060
그걸 눌러 새 API 토큰을 주는 거죠 새 API 토큰이요 읽기와 쓰기 사용 권한을 둘 다 요청하는
11:58.060 --> 11:59.230
거죠
11:59.230 --> 12:07.030
Jupyter에서 사용할 토큰으로 허브에 접근하고 모델과 데이터를 다운로드
12:07.030 --> 12:09.970
및 업로드 하기 위해서죠
12:09.970 --> 12:14.260
포옹 얼굴 계정 설정에서 중요한 부분이죠
12:14.350 --> 12:18.250
얼굴 맞대기 시범은 이걸로 간단히 마칠게요
12:18.250 --> 12:19.990
탐험할 게 정말 많아요
12:20.050 --> 12:22.420
이제 안으로 들어가세요
12:22.450 --> 12:26.650
아직 계정과 API 키를 설정하지 않으셨다면 모두 무료예요
12:26.650 --> 12:34.300
데이터셋 모델을 찾고 공간을 둘러보면서 사람들이 커뮤니티에서 누구나 사용할 수
12:34.300 --> 12:37.990
있게 만든 멋진 제품을 시도해 보세요
12:38.110 --> 12:39.220
맛있게 드세요