반응형
250x250
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- or some instances in your deployment group are experiencing problems.
- IntelliJ
- codepipeline
- codedeploy error
- redis
- Spring
- bootstrap
- kubeflow
- codedeploy
- aws
- VPN
- AWS CI/CD 구축하기
- chart.js
- PostgreSQL
- Flux
- Spring Error
- 도커
- Kafka
- codebuild
- JavaScript
- chartjs
- docker
- node
- Jenkins
- java bigdecimal
- SQL
- Python
- Airflow
- COALESCE
- aws cicd
Archives
- Today
- Total
Small Asteroid Blog
Hugging Face 본문
728x90
Hugging Face
허깅페이스는 AI 나 NLP(자연어 처리) 모델을 쉽게 활용할 수 있도록 하는 오픈소스 플랫폼이자 커뮤니티이다.
트랜스포머나 데이터셋 같은 머신러닝 라이브러리를 제공하고 딥러닝 모델을 쉽고 빠르게 학습하고 배포할 수 있도록 도와주는 다양한 도구와 라이브러리를 제공하는 머신러닝계의 깃허브이다.
API 형태로 모델을 배포해서 MLOPs 와 연계도 가능하다.
Models
모델 및 라이브러리를 찾을 수 있다.
다양한 테스크에 적용 가능하고 PyTorch 와 Tensorflow 를 지원한다.
Datasets
NLP 및 머신러닝을 위한 대규모 데이터셋을 제공하며
로드, 전처리, 스트리밍을 쉽게 할 수 있도록 도와준다.
활용 예시
from transformers import pipeline
# 감성 분석(Sentiment Analysis) 모델 로드
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
# 텍스트 분석
result = classifier("I love Hugging Face!")
print(result)
# 출력 예: [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998}]
728x90
반응형
'데이터 & 머신러닝' 카테고리의 다른 글
LLM을 최적화해서 잘 활용하는 방법 (0) | 2025.04.07 |
---|---|
Langfuse란 (0) | 2025.03.28 |
OpenAI Function Calls 설명 및 Python 예제 (0) | 2025.02.22 |