How does Huggingface Transformers work?

• Huggingface Transformers는 자연어 처리(NLP) 작업에 효과적인 딥러닝 모델인 트랜스포머 모델을 구축하고 훈련하기 위한 오픈 소스 라이브러리로, BERT, GPT, T5와 같은 다양한 사전 훈련된 모델을 제공하며, PyTorch와 TensorFlow를 모두 지원하여 다양한 머신러닝 워크플로우에 적합합니다.

• transformers.pipeline() 함수는 트랜스포머 모델 설정의 복잡성을 처리하는 고수준 API로, 'text-generation'과 같은 작업을 위한 모델 초기화 및 배포를 간소화하여 개발자가 최소한의 노력으로 최신 NLP 기능을 활용할 수 있도록 합니다.

• 이 텍스트는 텍스트 생성 파이프라인의 설정 및 모델 로딩 과정을 설명하며, PyTorch와 TensorFlow의 호환성을 확인하고, 모델 병렬 처리를 최적화하기 위해 Accelerate 라이브러리를 사용하는 방법을 다룹니다.

• 입력 처리 과정에서는 토크나이저를 사용하여 입력을 처리하고, 모델 로딩 시에는 다양한 시나리오를 고려하여 모델 식별, 장치 매핑, 구성 설정 등을 수행합니다.