허깅페이스 주요 역할과 사용법
허깅페이스는 자연어 처리(NLP) 및 AI 모델을 쉽게 활용하고 배포할 수 있도록 하는 플랫폼이다. Transformers 라이브러리, Datasets, Tokenizers, Spaces 등의 다양한 기능을 제공한다. 사용 방법은 크게 사전 학습된 모델 사용, 파인튜닝(Fine-tuning), 데이터셋 활용, 모델 배포로 나눌 수 있다. 🔹 Hugging Face의 주요 역할1. 사전 학습된 모델 제공 (Pretrained Models)대표적으로 BERT, GPT, T5, RoBERTa, Llama 등의 모델이 있음.이미 학습된 모델을 가져와서 새로운 데이터에 맞게 추가 학습(파인튜닝, Fine-tuning) 가능 → 전이 학습을 쉽게 할 수 있도록 지원함. 2. 모델 배포 및 공유 (Model Hu..
2025. 2. 6.
파이썬 자료구조 - 튜플, 딕셔너리, set, 리스트, 클래스, 객체지향언어 특징
1. 리스트(List)리스트는 여러 값을 하나의 변수에 순서대로 저장할 수 있는 데이터 구조입니다. 리스트는 가변적이며, 중복된 값도 저장할 수 있습니다.표현 방법: [ ] 대괄호를 사용합니다.특징:순서(인덱스)가 있다: 요소는 인덱스를 통해 접근할 수 있습니다.가변성(Mutable): 리스트의 요소를 추가, 삭제, 수정할 수 있습니다.중복 허용: 리스트는 같은 값을 여러 번 포함할 수 있습니다.사용 예시:fruits = ['apple', 'banana', 'cherry'] fruits.append('orange') # 요소 추가 print(fruits) # 출력: ['apple', 'banana', 'cherry', 'orange'] 2. 튜플(Tuple)튜플은 리스트와 비슷하지만, 값이 **불변(im..
2025. 1. 28.
