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2
부
모델 사용
또한 제공자는 보통 모델과 함께 포괄적인 문서, 성능 벤치마크, 커뮤니티 지원을 제공하므로
개발을 시작하는 데 큰 도움이 됩니다. 책임 있는
AI
의 중요성을 고려해, 이러한 모델에는 관
련 연구와 개발 과정을 이해하고 잠재적인 책임 문제를 검토할 수 있도록 돕는 모델 카드도 함
께 제공됩니다.
모든 것을 아우르는 단일 허브는 없으므로 주요 허브를 각각 이해하고 최대한 활용하는 방법을
아는 것이 유용합니다. 이를 위해 이 장에서는 인기 있는 몇 개의 허브를 살펴보겠습니다.
허깅 페이스
Hugging
Face
는 트랜스포머 모델의 사실상 표준이 되었습니다. 파이토치 허브
PyTorch
Hub
1
는 공식으로 지원하는 구현을 제공합니다. 캐글
Kaggle
2
과 같은 플랫폼은 경쟁에서 우승한 모
델을 제공하고 깃허브 기반 토치 허브
Torch
Hub
3
에서 연구 목적으로 구현된 모델을 직접 가져올
수 있습니다.
이런 리소스를 효과적으로 사용하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 딥러닝 분야가 계속 발
전함에 따라 이런 허브는 최신 모델의 접근성을 높이고
AI
애플리케이션을 신속히 개발하는 데
점점 더 중요한 역할을 합니다.
AI
개발자의 역할이 성장하고 성숙해짐에 따라 밑바닥에서부터
모델을 훈련하지 않고 기존 모델을 사용하거나 미세 튜닝하는 소프트웨어 개발자의 ...