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단원 소개

제1단원에서 보았듯이, 트랜스포머 모델은 대부분 매우 큽니다. 수백만에서 수백억개의 파라미터를 가진 모델을 훈련시키고 배포하는 것은 만만치 않은데다가, 하루가 멀다하고 자체적으로 구현된 새로운 모델이 출시되어서, 모두 적용해보려고 한다면 쉽지는 않을 거예요.

🤗 Transformers 라이브러리는 이 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다. Transformer 모델을 가져오고, 훈련시킨 후 저장할 수 있는 단일 API를 제공하는 것이 목표예요. 라이브러리의 주요 기능은 다음과 같습니다.

- 사용 편의성: 추론하기 위해 최첨단 NLP 모델을 다운로드한 다음 적재시켜 사용하고 싶다면, 단 2줄의 코드만으로 할 수 있어요.
- 유연성: 기초적으로 보면 모든 모델은 단순한 PyTorch `nn.module` 또는 TensorFlow `tf.keras.Model` 클래스입니다. 각 머신러닝(ML) 프레임워크의 여타 다른 모델이나 마찬가지로 처리할 수 있다는 뜻이에요.
- 단순성: 라이브러리 위에 추상화를 거의 하지 않았어요. “모든 것을 파일 하나에”가 핵심 개념입니다. 모델의 순전파(forward propagation) 부분이 파일 한 개에 모두 정의되어 있어서, 코드 자체를 이해하고 해킹할 수도 있어요.

마지막 기능은 여타 ML 라이브러리들과는 다른 🤗 Transformers만의 차별점입니다. 모델은 파일 간에 공유되는 모듈로 만들어지지 않고, 모델마다 자체적인 레이어를 쌓습니다. 이렇게 하면 모델을 더 쉽게 보고 이해할 수 있으면서도, 다른 모델과는 상관없이 원하는 모델에서 마음껏 실험해볼 수 있습니다.

이 단원은 모델과 토크나이저로 제1단원에서 소개된 `pipeline()` 함수를 처음부터 끝까지 만들어보는 것으로 시작합니다. 만들고나면 모델 API를 더 깊게 탐구해봅니다. model과 configuration 클래스를 알아보고, 모델을 적재하는 방법과 수치를 입력으로 제공해서 예측이 출력되는 처리 과정을 보여드리겠습니다.

그런 다음 `pipeline()` 함수의 중요한 구성요소인 tokenizer API를 살펴보겠습니다. tokenizer는 처리의 첫 번째 단계인 텍스트를 신경망의 수치 입력으로 바꾸는 부분과 필요할 때 다시 텍스트로 바꾸는 마지막 단계, 즉 양끝을 다룹니다. 마지막으로 여러 문장을 묶어서 모델에게 제공하는 방법을 알아보고, 기존 `tokenizer()` 함수를 자세히 살펴봄으로써 마무리짓겠습니다.

⚠️ Model Hub와 🤗 Transformers에서 사용할 수 있는 모든 기능을 활용하려면 계정을 만드는 게 좋습니다.
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