개발자와 데이터 과학자를 위한 대표 AI 플랫폼, Hugging Face의 강력함을 알아보세요. 사전 학습된 모델을 탐색하고, 데이터셋에 접근하며, AI 기반 솔루션을 실행하기 위한 워크플로를 설정합니다.

Hugging Face 소개

왜 Hugging Face로 개발할까요?

Hub에서 모델 탐색하기!

Hugging Face 모델 실행하기

텍스트 생성 파이프라인 만들기

Inference Providers

Inference providers

Hugging Face Datasets

Hub에서 데이터세트 탐색하기!

데이터셋 로딩

데이터셋 조작하기

Hugging Face 시작하기

Hugging Face로 AI 파이프라인을 구축하는 방법을 배웁니다. 텍스트 분류를 익히고, 콘텐츠를 요약하며, 문서에서 인사이트를 추출해 다양한 산업의 실제 과제를 해결할 수 있도록 대비하세요.

텍스트 분류

문법 정확성

Question Natural Language Inference

동적 범주 할당

텍스트 요약

긴 텍스트 요약하기

요약 길이 조정하기

Auto 모델과 토크나이저

AutoModels와 AutoTokenizers는 언제 사용할까요?

AutoTokenizer로 텍스트 토크나이징하기

AutoClass 활용하기

문서 Q&A

어떤 작업이 이 상황에 알맞을까요?

PyPDF로 텍스트 추출하기

Q&A 파이프라인 구축하기

축하합니다!

Hugging Face로 파이프라인 구축하기

imdb_test.arrow

imdb_train.arrow

common_language.arrow

english.arrow

Hugging Face는 Machine Learning과 AI 기능에 접근하기 위한 핵심 플랫폼입니다. 이 강의에서는 Hugging Face Hub를 살펴보고, 과제에 가장 적합한 모델과 데이터셋을 찾아볼 거예요. Hugging Face의 API를 사용해 작업 유형, 작성자, 인기도별로 모델 저장소를 검색해 보겠습니다. 또한 Hugging Face의 핵심 구성 요소인 파이프라인을 활용해, 간단하고 직관적인 문법으로 다양한 AI 작업을 수행하는 방법을 배웁니다. 텍스트를 범주로 분류하고, 임팩트 있고 정확한 요약을 생성하며, 문서와의 질의응답까지 해볼 거예요. 지금 AI 혁신에 함께하시고 Hugging Face를 배워 보세요!

동영상에는 실시간 전사가 포함되어 있으며, 동영상 왼쪽 하단의 "Show transcript"를 클릭해 확인할 수 있습니다.
강의 용어 사전은 오른쪽의 리소스 섹션에서 확인하실 수 있습니다.
CPE 학점을 받으려면 강의를 완료하고 자격 평가에서 70% 이상의 점수를 받아야 합니다. 오른쪽의 CPE 학점 안내를 클릭하면 평가로 이동할 수 있습니다.

<h2>Hugging Face로 인공 지능 구축을 시작하세요</h2>오늘날 빠르게 변화하는 머신 러닝(ML)과 인공 지능(AI) 환경에서 Hugging Face는 누구나 최신 모델, 데이터 세트, 기능을 프로젝트에 활용할 수 있게 해 주는 핵심 플랫폼으로 돋보입니다.<br><br><h2>Hugging Face Hub 살펴보기</h2>시작하려면 Hugging Face Hub의 방대한 모델 및 데이터 세트 저장소를 탐색하게 됩니다. Hugging Face에서 모델을 불러오고, 사용하고, 저장하며, 모델 학습을 위해 데이터 세트를 다운로드하고 조작하게 됩니다.<br><br><h2>텍스트 애플리케이션을 위한 파이프라인 구축</h2>Hugging Face에서 제공되는 사전 학습 모델을 활용해 문법 정확성 및 동적 범주 할당과 같은 텍스트 분류 작업을 수행하고, 추출형 및 생성형 요약 모델을 모두 사용해 긴 텍스트를 요약하며, 문서와 대화까지 시작해 보세요!<br><br>강의를 마치면 Hugging Face를 활용해 다양한 텍스트 기반 ML 및 AI 작업을 효과적으로 수행할 수 있는 지식과 기술을 갖추게 됩니다.

Introduction to Functions in Python

Hugging Face Hub에서 다양한 모델과 데이터셋을 탐색하고 사용하세요.

Hugging Face 활용하기

Hugging Face Hub에서 제공되는 방대한 모델 및 데이터 세트 저장소를 탐색하고 활용하세요.

데이터 과학자를 위한 AI 엔지니어 보조

개발자를 위한 AI 엔지니어 보조

AI 애플리케이션 개발

Hugging Face 기초

from huggingface_hub import InferenceClient

client = InferenceClient(
    provider="together",
    api_key=os.environ["HF_TOKEN"],
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V3",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What is the capital of Belgium?"
        }
    ],
)

Inference providers

Hugging Face 활용하기

실습형 인터랙티브 연습문제