From 81478c2b118c2694203a0d497d90744cdb583171 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: boyunJang Date: Tue, 10 Sep 2024 23:18:25 +0900 Subject: [PATCH] fix: manual edits --- docs/source/ko/model_doc/auto.md | 22 +++++++++++----------- 1 file changed, 11 insertions(+), 11 deletions(-) diff --git a/docs/source/ko/model_doc/auto.md b/docs/source/ko/model_doc/auto.md index 9746c02f4218ea..3d07b62748d307 100644 --- a/docs/source/ko/model_doc/auto.md +++ b/docs/source/ko/model_doc/auto.md @@ -16,7 +16,7 @@ rendered properly in your Markdown viewer. # 자동 클래스[[auto-classes]] -많은 경우, 사용하려는 아키텍처는 `from_pretrained()` 메서드에 제공하는 사전 훈련된 모델의 이름이나 경로로부터 유추할 수 있습니다. AutoClasses는 이러한 작업을 대신하여, 사전 훈련된 가중치/구성/어휘에 대한 이름/경로를 제공하면 자동으로 관련 모델을 가져오도록 도와줍니다. +많은 경우, 사용하려는 아키텍처는 `from_pretrained()` 메소드에서 제공하는 사전 학습된 모델의 이름이나 경로로부터 유추할 수 있습니다. AutoClasses는 이 작업을 위해 존재하며, 사전 학습된 weight/config/vocabulary에 대한 이름/경로를 제공하면 자동으로 관련 모델을 가져오도록 도와줍니다. [`AutoConfig`], [`AutoModel`], [`AutoTokenizer`] 중 하나를 인스턴스화하면 해당 아키텍처의 클래스를 직접 생성합니다. 예를 들어, @@ -25,13 +25,13 @@ rendered properly in your Markdown viewer. model = AutoModel.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased") ``` -[`BertModel`]의 인스턴스인 모델을 생성합니다. +위 코드는 [`BertModel`]의 인스턴스인 모델을 생성합니다. 각 작업에 대해 하나의 `AutoModel` 클래스가 있으며, 각각의 백엔드(PyTorch, TensorFlow 또는 Flax)에 해당하는 클래스가 존재합니다. -## Auto 클래스 확장[[extending-the-auto-classes]] +## 자동 클래스 확장[[extending-the-auto-classes]] -각 Auto 클래스는 사용자의 커스텀 클래스로 확장될 수 있는 메서드를 가지고 있습니다. 예를 들어, `NewModel`이라는 커스텀 모델 클래스를 정의했다면, `NewModelConfig`를 준비한 후 다음과 같이 Auto 클래스에 추가할 수 있습니다: +각 자동 클래스는 사용자의 커스텀 클래스로 확장될 수 있는 메소드를 가지고 있습니다. 예를 들어, `NewModel`이라는 커스텀 모델 클래스를 정의했다면, `NewModelConfig`를 준비한 후 다음과 같이 자동 클래스에 추가할 수 있습니다: ```python from transformers import AutoConfig, AutoModel @@ -40,7 +40,7 @@ AutoConfig.register("new-model", NewModelConfig) AutoModel.register(NewModelConfig, NewModel) ``` -그 후에는 평소처럼 Auto 클래스를 사용할 수 있게 됩니다! +그 후에는 평소처럼 자동 클래스를 사용할 수 있게 됩니다! @@ -72,7 +72,7 @@ AutoModel.register(NewModelConfig, NewModel) ## 일반적인 모델 클래스[[generic-model-classes]] -다음 Auto 클래스들은 특정 헤드 없이 기본 모델 클래스를 인스턴스화하는 데 사용할 수 있습니다. +다음 자동 클래스들은 특정 헤드 없이 기본 모델 클래스를 인스턴스화하는 데 사용할 수 있습니다. ### AutoModel[[transformers.AutoModel]] @@ -88,7 +88,7 @@ AutoModel.register(NewModelConfig, NewModel) ## 일반적인 사전 학습 클래스[[generic-pretraining-classes]] -다음 Auto 클래스들은 사전 훈련 헤드가 포함된 모델을 인스턴스화하는 데 사용할 수 있습니다. +다음 자동 클래스들은 사전 학습 헤드가 포함된 모델을 인스턴스화하는 데 사용할 수 있습니다. ### AutoModelForPreTraining[[transformers.AutoModelForPreTraining]] @@ -104,7 +104,7 @@ AutoModel.register(NewModelConfig, NewModel) ## 자연어 처리[[natural-language-processing]] -다음 Auto 클래스들은 아래의 자연어 처리 작업에 사용할 수 있습니다. +다음 자동 클래스들은 아래의 자연어 처리 작업에 사용할 수 있습니다. ### AutoModelForCausalLM[[transformers.AutoModelForCausalLM]] @@ -220,7 +220,7 @@ AutoModel.register(NewModelConfig, NewModel) ## 컴퓨터 비전[[computer-vision]] -다음 Auto 클래스들은 아래의 컴퓨터 비전 작업에 사용할 수 있습니다. +다음 자동 클래스들은 아래의 컴퓨터 비전 작업에 사용할 수 있습니다. ### AutoModelForDepthEstimation[[transformers.AutoModelForDepthEstimation]] @@ -296,7 +296,7 @@ AutoModel.register(NewModelConfig, NewModel) ## 오디오[[audio]] -다음 Auto 클래스들은 아래의 오디오 작업에 사용할 수 있습니다. +다음 자동 클래스들은 아래의 오디오 작업에 사용할 수 있습니다. ### AutoModelForAudioClassification[[transformers.AutoModelForAudioClassification]] @@ -340,7 +340,7 @@ AutoModel.register(NewModelConfig, NewModel) ## 멀티모달[[multimodal]] -다음 Auto 클래스들은 아래의 멀티모달 작업에 사용할 수 있습니다. +다음 자동 클래스들은 아래의 멀티모달 작업에 사용할 수 있습니다. ### AutoModelForTableQuestionAnswering[[transformers.AutoModelForTableQuestionAnswering]]