🌐 [i18n-KO] Translated model_doc/paligemma.md to Korean (#33612)

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huggingface · Oct 9, 2024 · 291e707 · 291e707
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diff --git a/docs/source/ko/_toctree.yml b/docs/source/ko/_toctree.yml
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         title: (번역중) OneFormer
       - local: in_translation
         title: (번역중) OWL-ViT
+      - local: model_doc/paligemma
+        title: PaliGemma
       - local: in_translation
         title: (번역중) Perceiver
       - local: in_translation

diff --git a/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md b/docs/source/ko/model_doc/paligemma.md
@@ -0,0 +1,80 @@
+<!--Copyright 2024 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+
+⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
+rendered properly in your Markdown viewer.
+
+-->
+
+# PaliGemma[[paligemma]]
+
+## 개요[[overview]]
+
+PaliGemma 모델은 구글이 제안한 [PaliGemma – Google의 최첨단 오픈 비전 언어 모델](https://huggingface.co/blog/paligemma)에서 소개 되었습니다. PaliGemma는 [SigLIP](siglip) 비전 인코더와 [Gemma](gemma) 언어 인코더로 구성된 3B 규모의 비전-언어 모델로, 두 인코더가 멀티모달 선형 프로젝션으로 연결되어 있습니다. 이 모델은 이미지를 고정된 수의 VIT토큰으로 분할하고 이를 선택적 프롬프트 앞에 추가 하며, 모든 이미지 토큰과 입력 텍스트 토큰에 대해 전체 블록 어텐션을 사용하는 특징을 가지고 있습니다.
+
+PaliGemma는 224x224, 448x448, 896x896의 3가지 해상도로 제공되며, 3개의 기본 모델과 55개의 다양한 작업에 대해 미세 조정된 버전, 그리고 2개의 혼합 모델이 있습니다.
+
+<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/blog/paligemma/paligemma_arch.png"
+alt="drawing" width="600"/>
+
+<small> PaliGemma 아키텍처 <a href="https://huggingface.co/blog/paligemma">블로그 포스트.</a> </small>
+
+이 모델은 [Molbap](https://huggingface.co/Molbap)에 의해 기여 되었습니다.
+
+## 사용 팁[[usage-tips]]
+
+PaliGemma의 추론은 다음처럼 수행됩니다:
+
+```python
+from transformers import AutoProcessor, PaliGemmaForConditionalGeneration
+
+model_id = "google/paligemma-3b-mix-224"
+model = PaliGemmaForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id)
+processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
+
+prompt = "What is on the flower?"
+image_file = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg?download=true"
+raw_image = Image.open(requests.get(image_file, stream=True).raw)
+inputs = processor(raw_image, prompt, return_tensors="pt")
+output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20)
+
+print(processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True)[len(prompt):])
+```
+
+- PaliGemma는 대화용으로 설계되지 않았으며, 특정 사용 사례에 대해 미세 조정할 때 가장 잘 작동합니다. PaliGemma를 미세 조정할 수 있는 몇 가지 하위 작업에는 이미지 캡셔닝, 시각적 질문 답변(VQA), 오브젝트 디텍션, 참조 표현 분할 및 문서 이해가 포함됩니다.
+- 모델에 필요한 이미지, 텍스트 및 선택적 레이블을 준비하는데 `PaliGemmaProcessor`를 사용할 수 있습니다. PaliGemma 모델을 미세 조정할 때는, 프로세서에 `suffix`인자를 전달하여 다음 처럼 모델의 `labels`를 생성할 수 있습니다:
+
+```python
+prompt = "What is on the flower?"
+answer = "a bee"
+inputs = processor(images=raw_image, text=prompt, suffix=answer, return_tensors="pt")
+```
+
+## 자료[[resources]]
+
+PaliGemma를 시작하는 데 도움이 되는 Hugging Face와 community 자료 목록(🌎로 표시됨) 입니다.여기에 포함될 자료를 제출하고 싶으시다면 PR(Pull Request)를 열어주세요. 리뷰 해드리겠습니다! 자료는 기존 자료를 복제하는 대신 새로운 내용을 담고 있어야 합니다.
+
+- PaliGemma의 모든 기능을 소개하는 블로그 포스트는 [이곳](https://huggingface.co/blog/paligemma)에서 찾을 수 있습니다. 🌎
+- Trainer API를 사용하여 VQA(Visual Question Answering)를 위해 PaliGemma를 미세 조정하는 방법과 추론에 대한 데모 노트북은 [이곳](https://github.com/huggingface/notebooks/tree/main/examples/paligemma)에서 찾을 수 있습니다. 🌎
+- 사용자 정의 데이터셋(영수증 이미지 -> JSON)에 대해 PaliGemma를 미세 조정하는 방법과 추론에 대한 데모 노트북은 [이곳](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/tree/master/PaliGemma)에서 찾을 수 있습니다. 🌎
+
+## PaliGemmaConfig[[transformers.PaliGemmaConfig]]
+
+[[autodoc]] PaliGemmaConfig
+
+## PaliGemmaProcessor[[transformers.PaliGemmaProcessor]]
+
+[[autodoc]] PaliGemmaProcessor
+
+## PaliGemmaForConditionalGeneration[[transformers.PaliGemmaForConditionalGeneration]]
+
+[[autodoc]] PaliGemmaForConditionalGeneration
+    - forward