파이토치로 배우는 LLM & AI

389

15

장

트랜스포머와 transformers

15.5

핵심 개념

transformers

를 사용할 때 활용할 수 있는 중요한 여러 핵심 개념이 있습니다.

transformers

의 단순한 설계가 필요할 때까지 핵심 개념을 감춰주지만 여기서 일부 개념을 조금 자세히 알아

보겠습니다.

14

장에서 배웠던 파이프라인으로 시작해 봅니다.

15.5.1

파이프라인

pipeline

함수는

transformers

의 추상화 중 가장 유용합니다. 최소한의 코드로 복잡한

transformers

연산을 수행할 수 있습니다. 적절한 파이프라인과 기본 매개변수 값을 사용하

여 모델의 기본 기능을 수행하게 하거나 기본 매개변수 값을 재정의하여 기능을 커스터마이징

할 수도 있습니다.

파이프라인은 데이터 전처리부터 모델 추론, 결과 포맷팅까지 모든 머신러닝 처리 단계를 하나

의 함수로 캡슐화합니다.

파이프라인의 강력한 성능을 실제로 확인하기 위해 하나의 예를 들어 보죠.

from transformers import pipeline

# 기본 감성 분석

classifier = pipeline("sentiment-analysis")

result = classifier("I love working with transformers!")

이 경우 모델이 아니라 작업 (

sentiment

-

analysis

)