트랙
Hugging Face 기초
업데이트됨 2026. 5.
Python인공지능12시간2,681
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트랙 설명
Hugging Face 기초
Hugging Face Hub와 transformers 라이브러리를 익히는 것부터 시작해 LLM을 다운로드하고 추론을 수행하게 됩니다. 요약, 분류, 문서 질의응답 같은 자연어 작업에 이 모델들을 사용하게 됩니다.
또한 이러한 모델을 자신의 사용 사례에 맞게 튜닝하는 방법도 익히게 되며, 사용자 지정 데이터세트를 사용해 모델의 매개변수를 조정하고 성능을 향상시키게 됩니다.
텍스트 애플리케이션에만 국한되지도 않습니다! 컴퓨터 비전 모델, 오디오 모델, 심지어 비디오 생성 모델까지 다루게 됩니다! 이러한 도메인 중 일부를 서로 연결해 이미지-텍스트에서 이미지로, 이미지-텍스트에서 텍스트로 이어지는 멀티모달 워크플로도 만들게 됩니다.
마침내 AI 에이전트가 화제의 중심이 되었고, Hugging Face에는 자체 AI 에이전트 프레임워크인 smolagents가 있습니다! smolagents는 코드를 작성하고 실행해 작업을 수행하는 코딩 에이전트를 만들기 위한 사용하기 쉬운 프레임워크입니다.
오늘부터 AI 빌더로서의 여정을 시작하세요!
선수 조건
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Hugging Face Hub에서 제공되는 방대한 모델 및 데이터 세트 저장소를 탐색하고 활용하세요.
Course
LLM의 핵심과 그 기반인 혁신적 transformer 아키텍처를 체계적으로 학습하세요!
Course
Hugging Face의 최신 AI 모델로 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 결합하고 새로운 이미지와 비디오를 생성하세요!
Project
Classify food images using Hugging Face models, automatically recognizing and categorizing food items.
Course
파이썬을 사용하여 추론하고, 행동하며, 실제 세계의 과제를 해결하는 지능형 에이전트를 구축하는 방법을 배워보세요.
Hugging Face 기초
4 강의
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