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Hub와 어떤 머신 러닝 프레임워크든 통합

Hugging Face Hub는 커뮤니티와 모델을 공유하는 것을 쉽게 만들어줍니다. 이는 오픈소스 생태계의 수십 가지 라이브러리를 지원합니다. 저희는 항상 협업적인 머신 러닝을 발전시키기 위해 이 라이브러리를 확대하고자 노력하고 있습니다. `huggingface_hub` 라이브러리는 어떤 Python 스크립트든지 쉽게 파일을 업로드하고 가져올 수 있는 중요한 역할을 합니다.

라이브러리를 Hub와 통합하는 네 가지 주요 방법이 있습니다:

1. Hub에 업로드하기: 모델을 Hub에 업로드하는 메소드를 구현합니다. 이에는 모델 가중치뿐만 아니라 모델 카드 및 모델 실행에 필요한 다른 관련 정보나 데이터(예: 훈련 로그)가 포함됩니다. 이 메소드는 일반적으로 `push_to_hub()`라고 합니다.
2. Hub에서 다운로드하기: Hub에서 모델을 가져오는 메소드를 구현합니다. 이 메소드는 모델 구성/가중치를 다운로드하고 모델을 가져와야 합니다. 이 메소드는 일반적으로 `from_pretrained` 또는 `load_from_hub()`라고 합니다.
3. 추론 API: 라이브러리에서 지원하는 모델에 대해 무료로 추론을 실행할 수 있도록 당사 서버를 사용합니다.
4. 위젯: Hub의 모델 랜딩 페이지에 위젯을 표시합니다. 이를 통해 사용자들은 브라우저에서 빠르게 모델을 시도할 수 있습니다.

이 가이드에서는 앞의 두 가지 주제에 중점을 둘 것입니다. 우리는 라이브러리를 통합하는 데 사용할 수 있는 두 가지 주요 방법을 소개하고 각각의 장단점을 설명할 것입니다. 두 가지 중 어떤 것을 선택할지에 대한 도움이 되도록 끝 부분에 내용이 요약되어 있습니다. 이는 단지 가이드라는 것을 명심하고 상황에 맞게 적응시킬 수 있는 가이드라는 점을 유념하십시오.

추론 및 위젯에 관심이 있는 경우 이 가이드를 참조할 수 있습니다. 양쪽 모두에서 라이브러리를 Hub와 통합하고 문서에 목록에 게시하고자 하는 경우에는 언제든지 연락하실 수 있습니다.

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유연한 접근 방식: 도우미(helper)

라이브러리를 Hub에 통합하는 첫 번째 접근 방법은 실제로 `push_to_hub` 및 `from_pretrained` 메소드를 직접 구현하는 것입니다. 이를 통해 업로드/다운로드할 파일 및 입력을 처리하는 방법에 대한 완전한 유연성을 제공받을 수 있습니다. 이를 위해 파일 업로드 및 파일 다운로드 가이드를 참조하여 자세히 알아볼 수 있습니다. 예를 들어 FastAI 통합이 구현된 방법을 보면 됩니다 (push_to_hub_fastai() 및 from_pretrained_fastai()를 참조).

라이브러리마다 구현 방식은 다를 수 있지만, 워크플로우는 일반적으로 비슷합니다.

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from_pretrained

일반적으로 `from_pretrained` 메소드는 다음과 같은 형태를 가집니다:

    def from_pretrained(model_id: str) -> MyModelClass:
       # Hub로부터 모델을 다운로드
       cached_model = hf_hub_download(
          repo_id=repo_id,
          filename="model.pkl",
          library_name="fastai",
          library_version=get_fastai_version(),
       )

       # 모델 가져오기
        return load_model(cached_model)

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push_to_hub

`push_to_hub` 메소드는 종종 리포지토리 생성, 모델 카드 생성 및 가중치 저장을 처리하기 위해 조금 더 복잡한 접근 방식이 필요합니다. 일반적으로 모든 이러한 파일을 임시 폴더에 저장한 다음 업로드하고 나중에 삭제하는 방식이 흔히 사용됩니다.

    def push_to_hub(model: MyModelClass, repo_name: str) -> None:
       api = HfApi()

       # 해당 리포지토리가 아직 없다면 리포지토리를 생성하고 관련된 리포지토리 ID를 가져옵니다.
       repo_id = api.create_repo(repo_name, exist_ok=True)

       # 모든 파일을 임시 디렉토리에 저장하고 이를 단일 커밋으로 푸시합니다.
       with TemporaryDirectory() as tmpdir:
          tmpdir = Path(tmpdir)

          # 가중치 저장
          save_model(model, tmpdir / "model.safetensors")

          # model card 생성
          card = generate_model_card(model)
          (tmpdir / "README.md").write_text(card)

          # 로그 저장
          # 설정 저장
          # 평가 지표를 저장
          # ...

          # Hub에 푸시
          return api.upload_folder(repo_id=repo_id, folder_path=tmpdir)

물론 이는 단순한 예시에 불과합니다. 더 복잡한 조작(원격 파일 삭제, 가중치를 실시간으로 업로드, 로컬로 가중치를 유지 등)에 관심이 있다면 파일 업로드 가이드를 참조해 주세요.

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제한 사항

이러한 방식은 유연성을 가지고 있지만, 유지보수 측면에서 일부 단점을 가지고 있습니다. Hugging Face 사용자들은 `huggingface_hub`와 함께 작업할 때 추가 기능에 익숙합니다. 예를 들어, Hub에서 파일을 로드할 때 다음과 같은 매개변수를 제공하는 것이 일반적입니다:

- `token`: 개인 리포지토리에서 다운로드하기 위한 토큰
- `revision`: 특정 브랜치에서 다운로드하기 위한 리비전
- `cache_dir`: 특정 디렉터리에 파일을 캐시하기 위한 디렉터리
- `force_download`/`resume_download`/`local_files_only`: 캐시를 재사용할 것인지 여부를 결정하는 매개변수
- `proxies`: HTTP 세션 구성

모델을 푸시할 때는 유사한 매개변수가 지원됩니다:

- `commit_message`: 사용자 정의 커밋 메시지
- `private`: 개인 리포지토리를 만들어야 할 경우
- `create_pr`: `main`에 푸시하는 대신 PR을 만드는 경우
- `branch`: `main` 브랜치 대신 브랜치에 푸시하는 경우
- `allow_patterns/ignore_patterns`: 업로드할 파일을 필터링하는 매개변수
- `token`
- …

이러한 매개변수는 위에서 본 구현에 추가하여 `huggingface_hub` 메소드로 전달할 수 있습니다. 그러나 매개변수가 변경되거나 새로운 기능이 추가되는 경우에는 패키지를 업데이트해야 합니다. 이러한 매개변수를 지원하는 것은 유지 관리할 문서가 더 많아진다는 것을 의미합니다. 이러한 제한 사항을 완화할 수 있는 방법을 보려면 다음 섹션인 클래스 상속으로 이동해 보겠습니다.

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더욱 복잡한 접근법: 클래스 상속

위에서 보았듯이 Hub와 통합하기 위해 라이브러리에 포함해야 할 주요 메소드는 파일을 업로드 (`push_to_hub`) 와 파일 다운로드 (`from_pretrained`)입니다. 이러한 메소드를 직접 구현할 수 있지만, 이에는 몇 가지 주의할 점이 있습니다. 이를 해결하기 위해 `huggingface_hub`은 클래스 상속을 사용하는 도구를 제공합니다. 이 도구가 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다!

많은 경우에 라이브러리는 이미 Python 클래스를 사용하여 모델을 구현합니다. 이 클래스에는 모델의 속성 및 로드, 실행, 훈련 및 평가하는 메소드가 포함되어 있습니다. 접근 방식은 믹스인을 사용하여 이 클래스를 확장하여 업로드 및 다운로드 기능을 포함하는 것입니다. 믹스인(Mixin)은 기존 클래스에 여러 상속을 통해 특정 기능을 확장하기 위해 설계된 클래스입니다. `huggingface_hub`은 자체 믹스인인 ModelHubMixin을 제공합니다. 여기서 핵심은 동작과 이를 사용자 정의하는 방법을 이해하는 것입니다.

ModelHubMixin 클래스는 세 개의 공개 메소드(`push_to_hub`, `save_pretrained`, `from_pretrained`)를 구현합니다. 이 메소드들은 사용자가 라이브러리를 사용하여 모델을 로드/저장할 때 호출하는 메소드입니다. 또한 ModelHubMixin은 두 개의 비공개 메소드(`_save_pretrained` 및 `_from_pretrained`)를 정의합니다. 라이브러리를 통합하려면 이 메소드들을 구현해야 합니다. :

1. 모델 클래스를 ModelHubMixin에서 상속합니다.
2. 비공개 메소드를 구현합니다:
   - _save_pretrained(): 디렉터리 경로를 입력으로 받아 모델을 해당 디렉터리에 저장하는 메소드입니다. 이 메소드에는 모델 카드, 모델 가중치, 구성 파일, 훈련 로그 및 그림 등 해당 모델에 대한 모든 관련 정보를 저장하기 위한 로직을 작성해야 합니다. 모델 카드는 모델을 설명하는 데 특히 중요합니다. 더 자세한 내용은 구현 가이드를 확인하세요.
   - _from_pretrained(): `model_id`를 입력으로 받아 인스턴스화된 모델을 반환하는 클래스 메소드입니다. 이 메소드는 관련 파일을 다운로드하고 가져와야 합니다.
3. 완료했습니다!

ModelHubMixin의 장점은 파일의 직렬화/로드에만 신경을 쓰면 되기 때문에 즉시 사용할 수 있다는 것입니다. 리포지토리 생성, 커밋, PR 또는 리비전과 같은 사항에 대해 걱정할 필요가 없습니다. ModelHubMixin은 또한 공개 메소드가 문서화되고 타입에 주석이 달려있는지를 확인하며, Hub 모델의 다운로드 수를 볼 수 있도록 합니다. 이 모든 것은 ModelHubMixin에 의해 처리되며 사용자에게 제공됩니다.

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자세한 예시: PyTorch

위에서 언급한 내용의 좋은 예시는 Pytorch 프레임워크를 통합한 PyTorchModelHubMixin입니다. 바로 사용 가능할 수 있는 메소드입니다.

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어떻게 사용하나요?

다음은 Hub에서 PyTorch 모델을 로드/저장하는 방법입니다:

    >>> import torch
    >>> import torch.nn as nn
    >>> from huggingface_hub import PyTorchModelHubMixin

    # PyTorch 모델을 여러분이 흔히 사용하는 방식과 완전히 동일하게 정의하세요.
    >>> class MyModel(
    ...         nn.Module,
    ...         PyTorchModelHubMixin, # 다중 상속
    ...         library_name="keras-nlp",
    ...         tags=["keras"],
    ...         repo_url="https://github.com/keras-team/keras-nlp",
    ...         docs_url="https://keras.io/keras_nlp/",
    ...         # ^ 모델 카드를 생성하는 데 선택적인 메타데이터입니다.
    ...     ):
    ...     def __init__(self, hidden_size: int = 512, vocab_size: int = 30000, output_size: int = 4):
    ...         super().__init__()
    ...         self.param = nn.Parameter(torch.rand(hidden_size, vocab_size))
    ...         self.linear = nn.Linear(output_size, vocab_size)

    ...     def forward(self, x):
    ...         return self.linear(x + self.param)

    # 1. 모델 생성
    >>> model = MyModel(hidden_size=128)

    # 설정은 입력 및 기본값을 기반으로 자동으로 생성됩니다.
    >>> model.param.shape[0]
    128

    # 2. (선택사항) 모델을 로컬 디렉터리에 저장합니다.
    >>> model.save_pretrained("path/to/my-awesome-model")

    # 3. 모델 가중치를 Hub에 푸시합니다.
    >>> model.push_to_hub("my-awesome-model")

    # 4. Hub로부터 모델을 초기화합니다. => 이때 설정은 보존됩니다.
    >>> model = MyModel.from_pretrained("username/my-awesome-model")
    >>> model.param.shape[0]
    128

    # 모델 카드가 올바르게 작성되었습니다.
    >>> from huggingface_hub import ModelCard
    >>> card = ModelCard.load("username/my-awesome-model")
    >>> card.data.tags
    ["keras", "pytorch_model_hub_mixin", "model_hub_mixin"]
    >>> card.data.library_name
    "keras-nlp"

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구현

실제 구현은 매우 간단합니다. 전체 구현은 여기에서 찾을 수 있습니다.

1. 클래스를 `ModelHubMixin`으로부터 상속하세요:

    from huggingface_hub import ModelHubMixin

    class PyTorchModelHubMixin(ModelHubMixin):
       (...)

2. `_save_pretrained` 메소드를 구현하세요:

    from huggingface_hub import ModelHubMixin

    class PyTorchModelHubMixin(ModelHubMixin):
       (...)

        def _save_pretrained(self, save_directory: Path) -> None:
            """PyTorch 모델의 가중치를 로컬 디렉터리에 저장합니다."""
            save_model_as_safetensor(self.module, str(save_directory / SAFETENSORS_SINGLE_FILE))

3. `_from_pretrained` 메소드를 구현하세요:

    class PyTorchModelHubMixin(ModelHubMixin):
       (...)

       @classmethod # 반드시 클래스 메소드여야 합니다!
       def _from_pretrained(
          cls,
          *,
          model_id: str,
          revision: str,
          cache_dir: str,
          force_download: bool,
          proxies: Optional[Dict],
          resume_download: bool,
          local_files_only: bool,
          token: Union[str, bool, None],
          map_location: str = "cpu", # 추가 인자
          strict: bool = False, # 추가 인자
          **model_kwargs,
       ):
          """PyTorch의 사전 학습된 가중치와 모델을 반환합니다."""
            model = cls(**model_kwargs)
            if os.path.isdir(model_id):
                print("Loading weights from local directory")
                model_file = os.path.join(model_id, SAFETENSORS_SINGLE_FILE)
                return cls._load_as_safetensor(model, model_file, map_location, strict)

             model_file = hf_hub_download(
                repo_id=model_id,
                filename=SAFETENSORS_SINGLE_FILE,
                revision=revision,
                cache_dir=cache_dir,
                force_download=force_download,
                proxies=proxies,
                resume_download=resume_download,
                token=token,
                local_files_only=local_files_only,
                )
             return cls._load_as_safetensor(model, model_file, map_location, strict)

이게 전부입니다! 이제 라이브러리를 통해 Hub로부터 파일을 업로드하고 다운로드할 수 있습니다.

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고급 사용법

위의 섹션에서는 ModelHubMixin이 어떻게 작동하는지 간단히 살펴보았습니다. 이번 섹션에서는 Hugging Face Hub와 라이브러리 통합을 개선하기 위한 더 고급 기능 중 일부를 살펴보겠습니다.

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모델 카드

ModelHubMixin은 모델 카드를 자동으로 생성합니다. 모델 카드는 모델과 함께 제공되는 중요한 정보를 제공하는 파일입니다. 모델 카드는 추가 메타데이터가 포함된 간단한 Markdown 파일입니다. 모델 카드는 발견 가능성, 재현성 및 공유를 위해 중요합니다! 더 자세한 내용은 모델 카드 가이드를 확인하세요.

모델 카드를 반자동으로 생성하는 것은 라이브러리로 푸시된 모든 모델이 `library_name`, `tags`, `license`, `pipeline_tag` 등과 같은 공통 메타데이터를 공유하도록 하는 좋은 방법입니다. 이를 통해 모든 모델이 Hub에서 쉽게 검색 가능하게 되고, Hub에 접속한 사용자에게 일부 리소스 링크를 제공합니다. ModelHubMixin을 상속할 때 메타데이터를 직접 정의할 수 있습니다:

    class UniDepthV1(
       nn.Module,
       PyTorchModelHubMixin,
       library_name="unidepth",
       repo_url="https://github.com/lpiccinelli-eth/UniDepth",
       docs_url=...,
       pipeline_tag="depth-estimation",
       license="cc-by-nc-4.0",
       tags=["monocular-metric-depth-estimation", "arxiv:1234.56789"]
    ):
       ...

기본적으로는 제공된 정보로 일반적인 모델 카드가 생성됩니다(예: pyp1/VoiceCraft_giga830M). 그러나 사용자 정의 모델 카드 템플릿을 정의할 수도 있습니다!

이 예에서는 `VoiceCraft` 클래스로 푸시된 모든 모델에 자동으로 인용 부분과 라이선스 세부 정보가 포함됩니다. 모델 카드 템플릿을 정의하는 방법에 대한 자세한 내용은 모델 카드 가이드를 참조하세요.

    MODEL_CARD_TEMPLATE = """
    ---
    # For reference on model card metadata, see the spec: https://github.com/huggingface/hub-docs/blob/main/modelcard.md?plain=1
    # Doc / guide: https://huggingface.co/docs/hub/model-cards
    {{ card_data }}
    ---

    This is a VoiceCraft model. For more details, please check out the official Github repo: https://github.com/jasonppy/VoiceCraft. This model is shared under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International license.

    ## Citation

    @article{peng2024voicecraft,
      author    = {Peng, Puyuan and Huang, Po-Yao and Li, Daniel and Mohamed, Abdelrahman and Harwath, David},
      title     = {VoiceCraft: Zero-Shot Speech Editing and Text-to-Speech in the Wild},
      journal   = {arXiv},
      year      = {2024},
    }
    """

    class VoiceCraft(
       nn.Module,
       PyTorchModelHubMixin,
       library_name="voicecraft",
       model_card_template=MODEL_CARD_TEMPLATE,
       ...
    ):
       ...

마지막으로, 모델 카드 생성 프로세스를 동적 값으로 확장하려면 `generate_model_card()` 메소드를 재정의할 수 있습니다:

    from huggingface_hub import ModelCard, PyTorchModelHubMixin

    class UniDepthV1(nn.Module, PyTorchModelHubMixin, ...):
       (...)

       def generate_model_card(self, *args, **kwargs) -> ModelCard:
          card = super().generate_model_card(*args, **kwargs)
          card.data.metrics = ...  # 메타데이터에 메트릭 추가
          card.text += ... # 모델 카드에 섹션 추가
          return card

####
구성

ModelHubMixin은 모델 구성을 처리합니다. 모델을 인스턴스화할 때 입력 값들을 자동으로 확인하고 이를 `config.json` 파일에 직렬화합니다. 이렇게 함으로써 두 가지 이점이 제공됩니다:

1. 사용자는 정확히 동일한 매개변수로 모델을 다시 가져올 수 있습니다.
2. `config.json` 파일이 자동으로 생성되면 Hub에서 분석이 가능해집니다(즉, “다운로드” 횟수가 기록됩니다).

하지만 이것이 실제로 어떻게 작동하는 걸까요? 사용자 관점에서 프로세스가 가능한 매끄럽도록 하기 위해 여러 규칙이 존재합니다:

- 만약 `__init__` 메소드가 `config` 입력을 기대한다면, 이는 자동으로 `config.json`으로 저장됩니다.
- 만약 `config` 입력 매개변수에 데이터 클래스 유형(예: `config: Optional[MyConfigClass] = None`)의 어노테이션이 있다면, config 값은 올바르게 역직렬화됩니다.
- 초기화할 때 전달된 모든 값들도 구성 파일에 저장됩니다. 이는 `config` 입력을 기대하지 않더라도 이점을 얻을 수 있다는 것을 의미합니다.

예시:

    class MyModel(ModelHubMixin):
       def __init__(value: str, size: int = 3):
          self.value = value
          self.size = size

       (...) # _save_pretrained / _from_pretrained 구현

    model = MyModel(value="my_value")
    model.save_pretrained(...)

    # config.json 파일에는 전달된 값과 기본 값이 모두 포함됩니다.
    {"value": "my_value", "size": 3}

그러나 값이 JSON으로 직렬화될 수 없는 경우, 기본적으로 구성 파일을 저장할 때 해당 값은 무시됩니다. 그러나 경우에 따라 라이브러리가 이미 직렬화할 수 없는 사용자 정의 객체를 예상하고 있고 해당 유형을 업데이트하고 싶지 않은 경우가 있습니다. 그렇다면 ModelHubMixin을 상속할 때 어떤 유형에 대한 사용자 지정 인코더/디코더를 전달할 수 있습니다. 이는 조금 더 많은 작업이 필요하지만 내부 로직을 변경하지 않고도 라이브러리를 Hub에 통합할 수 있도록 보장합니다.

여기서 `argparse.Namespace` 구성을 입력으로 받는 클래스의 구체적인 예가 있습니다:

    class VoiceCraft(nn.Module):
        def __init__(self, args):
          self.pattern = self.args.pattern
          self.hidden_size = self.args.hidden_size
          ...

한 가지 해결책은 `__init__` 시그니처를 `def __init__(self, pattern: str, hidden_size: int)`로 업데이트하고 클래스를 인스턴스화하는 모든 스니펫을 업데이트하는 것입니다. 이 방법은 유효한 방법이지만, 라이브러리를 사용하는 하위 응용 프로그램을 망가뜨릴 수 있습니다.

다른 해결책은 `argparse.Namespace`를 사전으로 변환하는 간단한 인코더/디코더를 제공하는 것입니다.

    from argparse import Namespace

    class VoiceCraft(
       nn.Module,
       PytorchModelHubMixin,  # 믹스인을 상속합니다.
       coders: {
          Namespace = (
             lambda x: vars(x),  # Encoder: `Namespace`를 유효한 JSON 형태로 변환하는 방법은 무엇인가요?
             lambda data: Namespace(**data),  # Decoder: 딕셔너리에서 Namespace를 재구성하는 방법은 무엇인가요?
          )
       }
    ):
        def __init__(self, args: Namespace): # `args`에 주석을 답니다.
          self.pattern = self.args.pattern
          self.hidden_size = self.args.hidden_size
          ...

위의 코드 스니펫에서는 클래스의 내부 로직과 `__init__` 시그니처가 변경되지 않았습니다. 이는 기존의 모든 코드 스니펫이 여전히 작동한다는 것을 의미합니다. 이를 달성하기 위해 다음 과정을 수행하면 됩니다:

1. 믹스인(`PytorchModelHubMixin`)으로부터 상속합니다.
2. 상속 시 `coders` 매개변수를 전달합니다. 이는 키가 처리하려는 사용자 지정 유형이고, 값은 튜플 `(인코더, 디코더)`입니다.
   - 인코더는 지정된 유형의 객체를 입력으로 받아서 jsonable 값으로 반환합니다. 이는 `save_pretrained`로 모델을 저장할 때 사용됩니다.
   - 디코더는 원시 데이터(일반적으로 딕셔너리 타입)를 입력으로 받아서 초기 객체를 재구성합니다. 이는 `from_pretrained`로 모델을 로드할 때 사용됩니다.
   - `__init__` 시그니처에 유형 주석을 추가합니다. 이는 믹스인에게 클래스가 기대하는 유형과, 따라서 어떤 디코더를 사용해야 하는지를 알려주는 데 중요합니다.

위의 예제는 간단한 예시이기 때문에 인코더/디코더 함수는 견고하지 않습니다. 구체적인 구현을 위해서는 코너 케이스를 적절하게 처리해야 할 것입니다.

##
빠른 비교

두 가지 접근 방법에 대한 장단점을 간단히 정리해보겠습니다. 아래 표는 단순히 예시일 뿐입니다. 각자 다른 프레임워크에는 고려해야 할 특정 사항이 있을 수 있습니다. 이 가이드는 통합을 다루는 아이디어와 지침을 제공하기 위한 것입니다. 언제든지 궁금한 점이 있으면 문의해 주세요!

통합 | helpers 사용 시 | ModelHubMixin 사용 시
--- | --- | ---
사용자 경험 | `model = load_from_hub(...)` `push_to_hub(model, ...)` | `model = MyModel.from_pretrained(...)` `model.push_to_hub(...)`
유연성 | 매우 유연합니다. 구현을 완전히 제어합니다. | 유연성이 떨어집니다. 프레임워크에는 모델 클래스가 있어야 합니다.
유지 관리 | 구성 및 새로운 기능에 대한 지원을 추가하기 위한 유지 관리가 더 필요합니다. 사용자가 보고한 문제를 해결해야할 수도 있습니다. | Hub와의 대부분의 상호 작용이 `huggingface_hub`에서 구현되므로 유지 관리가 줄어듭니다.
문서화 / 타입 주석 | 수동으로 작성해야 합니다. | `huggingface_hub`에서 부분적으로 처리됩니다.
다운로드 횟수 표시기 | 수동으로 처리해야 합니다. | 클래스에 `config` 속성이 있다면 기본적으로 활성화됩니다.
모델 카드 | 수동으로 처리해야 합니다. | library_name, tags 등을 활용하여 기본적으로 생성됩니다.

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