4단계: 딥러닝 및 신경망
Hugging Face에서 제공하는 대규모 언어 모델 및 자연어 처리 무료 강좌로, Transformers, 데이터 처리, 모델 미세 조정 등 전체 기술 스택을 다룹니다.
Hugging Face LLM 과정 상세 소개
과정 개요
Hugging Face에서 제공하는 대규모 언어 모델(LLM) 및 자연어 처리(NLP) 과정으로, Hugging Face 생태계 라이브러리를 활용한 학습 및 실습에 중점을 둡니다.
과정 특징
- 완전 무료: 광고 없음, 유료 콘텐츠 없음
- 실습 중심: 이론과 실습을 결합하여 코드 예시 제공
- 오픈소스 정신: 모든 콘텐츠는 Apache 2 라이선스에 따라 배포됨
- 다국어 지원: 다양한 언어 버전 번역 지원
- 커뮤니티 주도: 활발한 커뮤니티 지원 및 토론
과정 구성
1-4장: 🤗 Transformers 라이브러리 기초
- Transformer 모델의 작동 원리
- Hugging Face Hub의 모델 사용 방법
- 모델 미세 조정(Fine-tuning) 기술
- Hub에 결과 공유하기
5-8장: 데이터 처리 및 고전 NLP 작업
- 🤗 Datasets 및 🤗 Tokenizers 기초
- 고전 NLP 작업 처리
- LLM 기술 심화
- 일반적인 언어 처리 문제 해결책
9장: 모델 배포 및 시연
- 모델 데모 구축 및 공유
- 🤗 Hub에 애플리케이션 시연
- 모델 시각화 기술
10-12장: 고급 LLM 주제
- 고급 미세 조정(Fine-tuning) 기술
- 고품질 데이터셋 큐레이션
- 추론 모델 구축
- 최신 LLM 개발 동향
핵심 기술 스택
주요 라이브러리
- 🤗 Transformers: 핵심 모델 라이브러리
- 🤗 Datasets: 데이터 처리 라이브러리
- 🤗 Tokenizers: 토크나이저 라이브러리
- 🤗 Accelerate: 훈련 가속화 라이브러리
- Hugging Face Hub: 모델 및 데이터셋 허브
지원 프레임워크
- PyTorch
- TensorFlow
- JAX
학습 환경 설정
방법 1: Google Colab
# Install the basic version
!pip install transformers
# Install the full version (recommended)
!pip install transformers[sentencepiece]
방법 2: Python 가상 환경
# Create project directory
mkdir ~/transformers-course
cd ~/transformers-course
# Create virtual environment
python -m venv .env
# Activate virtual environment
source .env/bin/activate
# Install dependencies
pip install "transformers[sentencepiece]"
과정 요구 사항
기술 요구 사항
- Python 기초: 충분한 Python 프로그래밍 지식 필요
- 딥러닝 기초: 입문 수준의 딥러닝 과정을 먼저 이수하는 것을 권장
- 프레임워크 지식: PyTorch 또는 TensorFlow 경험이 필수는 아니지만, 어느 정도 이해하고 있으면 도움이 됨
권장 선수 과정
과정 저자 팀
핵심 저자
- Abubakar Abid: Gradio 창립자, 스탠포드 박사
- Ben Burtenshaw: NLP 박사, 아동 스토리 생성 연구
- Matthew Carrigan: 더블린 트리니티 칼리지 박사후 연구원
- Lysandre Debut: 🤗 Transformers 핵심 개발자
- Sylvain Gugger: 《Deep Learning for Coders》 공동 저자
- Lewis Tunstall: 《Natural Language Processing with Transformers》 공동 저자
- Leandro von Werra: 《Natural Language Processing with Transformers》 공동 저자
학습 시간 계획
- 각 장 소요 시간: 1주
- 주간 학습 시간: 6-8시간
- 전체 진행 속도: 개인의 학습 속도에 따라 조절 가능
자료 및 지원
학습 자료
- 인터랙티브 노트북: Google Colab 및 Amazon SageMaker Studio Lab
- 코드 저장소: huggingface/notebooks
- 과정 포럼: Hugging Face forums
다국어 지원
과정은 다음 언어 버전으로 제공됩니다:
- 중국어(간체)
- 프랑스어
- 독일어
- 스페인어
- 일본어
- 한국어
- 베트남어
- 등 다양한 언어
실습 프로젝트
프로젝트 유형
- 텍스트 분류
- 텍스트 생성
- 질의응답 시스템
- 감성 분석
- 개체명 인식
- 기계 번역
- 텍스트 요약
실습 플랫폼
- Google Colab (초보자 권장)
- 로컬 환경
- Hugging Face Spaces
수료증 및 인증
- 현재 공식적인 인증은 없음
- Hugging Face는 인증 프로그램 개발 중
- 과정 완료 후 프로젝트 포트폴리오 획득 가능
후속 학습 권장 사항
본 과정을 완료한 후 다음을 계속 학습하는 것을 권장합니다:
- DeepLearning.AI's Natural Language Processing Specialization
- 전통 NLP 모델: 나이브 베이즈, LSTM 등
- 더 고급 Transformer 아키텍처 연구
과정의 가치
이 과정은 특히 다음 대상에게 적합합니다:
- LLM 개발에 입문하고자 하는 엔지니어
- 제품에 AI 기능을 통합해야 하는 개발자
- 최신 NLP 기술을 이해하고자 하는 연구원
- 오픈소스 도구를 사용하여 AI 애플리케이션을 구축하려는 팀
이 과정을 통해 학습자는 기본 개념부터 실제 적용까지 LLM 개발의 완전한 기술 스택을 습득하게 될 것입니다.