딥러닝 프로젝트를 위한 허깅페이스 실전 가이드(위키북스 데이터 사이언스 시리즈 97)
자연어 처리부터 컴퓨터비전, 멀티모달 프로젝트까지 허깅페이스로 쉽고 빠르게 구축하기
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허깅페이스를 활용한 최신 인공지능 기술의 핵심 개념과 실무 능력을 제공합니다!
허깅페이스는 현대 딥러닝 분야, 특히 자연어 처리와 컴퓨터 비전 영역에서 널리 사용되는 강력한 도구입니다. 이 책은 허깅페이스를 활용하여 다양한 딥러닝 프로젝트를 구축하는 방법을 상세히 다룹니다. 트랜스포머 모델의 기본 개념부터 시작하여 자연어 처리, 컴퓨터비전, 멀티모달까지 폭넓은 주제를 다루며, 실제 프로젝트 구현을 통해 실용적인 지식을 제공합니다.
이 책은 허깅페이스를 활용해 모델 설정, 토크나이저 사용, 데이터세트 처리, 모델 학습 및 평가 등 프로젝트 전 과정을 상세히 다룹니다. 또한 최신 모델인 BERT, BART, RoBERTa, T5, LLaMA-3.1 등을 활용한 다양한 자연어 처리 모델과 CLIP, OWLv2, SAM 등을 이용한 컴퓨터 비전 모델, 그리고 BLIP-2, LayoutLM, ViLT, Stable-diffusion 등의 멀티모달 모델을 실습합니다.
허깅페이스를 이용해 최신 딥러닝 기술을 실제 프로젝트에 적용하고자 하는 개발자, 연구자, 그리고 데이터 사이언티스트 모두에게 강력하게 이 책을 추천합니다!
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 허깅페이스 이해 및 활용 방법
◎ 트랜스포머 모델의 구조와 작동 원리 이해
◎ 허깅페이스 허브와 리포지터리를 활용한 모델 공유 및 관리
◎ 허깅페이스 트랜스포머 라이브러리를 이용한 모델 설정, 학습, 평가
◎ 자연어 처리 프로젝트(텍스트 분류, 요약, 질의 응답, 기계 번역, 텍스트 생성) 실습
◎ 컴퓨터비전 프로젝트(이미지 분류, 객체 검출, 이미지 세그먼테이션) 실습
◎ 멀티모달 프로젝트(이미지 캡셔닝, 문서 질의 응답, 시각적 질의 응답, 이미지 생성) 실습
◎ 고급 기능(이미지 매칭, 하이퍼파라미터 최적화, 모델 양자화, 분산 학습) 실습
허깅페이스는 현대 딥러닝 분야, 특히 자연어 처리와 컴퓨터 비전 영역에서 널리 사용되는 강력한 도구입니다. 이 책은 허깅페이스를 활용하여 다양한 딥러닝 프로젝트를 구축하는 방법을 상세히 다룹니다. 트랜스포머 모델의 기본 개념부터 시작하여 자연어 처리, 컴퓨터비전, 멀티모달까지 폭넓은 주제를 다루며, 실제 프로젝트 구현을 통해 실용적인 지식을 제공합니다.
이 책은 허깅페이스를 활용해 모델 설정, 토크나이저 사용, 데이터세트 처리, 모델 학습 및 평가 등 프로젝트 전 과정을 상세히 다룹니다. 또한 최신 모델인 BERT, BART, RoBERTa, T5, LLaMA-3.1 등을 활용한 다양한 자연어 처리 모델과 CLIP, OWLv2, SAM 등을 이용한 컴퓨터 비전 모델, 그리고 BLIP-2, LayoutLM, ViLT, Stable-diffusion 등의 멀티모달 모델을 실습합니다.
허깅페이스를 이용해 최신 딥러닝 기술을 실제 프로젝트에 적용하고자 하는 개발자, 연구자, 그리고 데이터 사이언티스트 모두에게 강력하게 이 책을 추천합니다!
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 허깅페이스 이해 및 활용 방법
◎ 트랜스포머 모델의 구조와 작동 원리 이해
◎ 허깅페이스 허브와 리포지터리를 활용한 모델 공유 및 관리
◎ 허깅페이스 트랜스포머 라이브러리를 이용한 모델 설정, 학습, 평가
◎ 자연어 처리 프로젝트(텍스트 분류, 요약, 질의 응답, 기계 번역, 텍스트 생성) 실습
◎ 컴퓨터비전 프로젝트(이미지 분류, 객체 검출, 이미지 세그먼테이션) 실습
◎ 멀티모달 프로젝트(이미지 캡셔닝, 문서 질의 응답, 시각적 질의 응답, 이미지 생성) 실습
◎ 고급 기능(이미지 매칭, 하이퍼파라미터 최적화, 모델 양자화, 분산 학습) 실습
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출판사 리뷰
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목차
목차
▣ 01장: 허깅페이스 알아보기
1.1 인공지능과 허깅페이스
___1.1.1 머신러닝과 딥러닝
___1.1.2 딥러닝을 위한 허깅페이스
1.2 트랜스포머
___1.2.1 트랜스포머 모델 구조
___1.2.2 멀티 헤드 어텐션
___1.2.3 마스크드 멀티 헤드 어텐션
1.3 파이토치 설치 및 환경 설정
___1.3.1 윈도우 / 리눅스
___1.3.2 리눅스(ROCm)
___1.3.3 맥
___1.3.4 구글 코랩
1.4 허깅페이스 허브
___1.4.1 허깅페이스 알아보기
___1.4.2 Models 페이지 알아보기
___1.4.3 사전 학습된 모델 다운로드
1.5 허깅페이스 리포지터리
___1.5.1 모델 리포지터리 생성
___1.5.2 모델 파일 업로드
___1.5.3 push_to_hub 메서드를 통한 업로드
___1.5.4 Git을 통한 업로드
▣ 02장: 허깅페이스 트랜스포머
2.1 라이브러리 소개
___2.1.1 트랜스포머
___2.1.2 토크나이저
___2.1.3 데이터세트
___2.1.4 디퓨저
___2.1.5 가속화
2.2 모델 설정
___2.2.1 PretrainedConfig 클래스
___2.2.2 ModelConfig 클래스
2.3 토크나이저
___2.3.1 PreTrainedTokenizer 클래스
___2.3.2 ModelTokenizer 클래스
2.4 모델
___2.4.1 PreTrainedModel 클래스
___2.4.2 ModelModel 클래스
2.5 특징 추출
___2.5.1 ImageFeatureExtractor 클래스
___2.5.2 AudioFeatureExtractor 클래스
2.6 이미지 프로세서
___2.6.1 ImageProcessor 클래스
2.7 오토 클래스
___2.7.1 주요 Auto 클래스
2.8 파이프라인
___2.8.1 파이프라인 종류와 예시
___2.8.2 pipeline 함수
2.9 데이터세트
___2.9.1 선택, 분리, 병합
___2.9.2 필터 및 맵
___2.9.3 기타 메서드
___2.9.4 데이터 업로드
2.10 트레이너
___2.10.1 트레이너 클래스
___2.10.2 트레이닝 아규먼트
___2.10.3 토큰 분류 - 개체명 인식
2.11 모델 평가
___2.11.1 평가 라이브러리
▣ 03장: 자연어 처리
3.1 텍스트 분류: BERT
___3.1.1 BERT
___3.1.2 BertTokenizer
___3.1.3 BertModel
___3.1.4 텍스트 분류 모델 학습
3.2 요약문 생성: BART
___3.2.1 BART
___3.2.2 BartTokenizer
___3.2.3 BartModel
___3.2.4 요약문 생성 모델 학습
3.3 질의 응답: RoBERTa
___3.3.1 RoBERTa
___3.3.2 추출 질의 응답 모델 학습
3.4 기계 번역: T5
___3.4.1 T5
___3.4.2 기계 번역 모델 학습
3.5 텍스트 생성: LLaMA-3.1
___3.5.1 LLaMA-3 시리즈
___3.5.2 텍스트 생성 모델 실습
___3.5.3 텍스트 생성 모델 학습
▣ 04장: 컴퓨터비전
4.1 제로샷 이미지 분류: CLIP
___4.1.1 CLIP
___4.1.2 제로샷 이미지 분류 수행
4.2 제로샷 객체 검출: OWLv2
___4.2.1 OWLv2
___4.2.2 제로샷 객체 검출 수행
4.3 이미지 세그먼테이션: SAM
___4.3.1 SAM
___4.3.2 이미지 세그먼테이션 수행
▣ 05장: 멀티모달
5.1 이미지 캡셔닝: BLIP-2
___5.1.1 BLIP
___5.1.2 이미지 캡셔닝 수행
5.2 문서 질의 응답: LayoutLM
___5.2.1 LayoutLM
___5.2.2 문서 시각 질의 응답 수행
5.3 시각적 질의 응답: ViLT
___5.3.1 ViLT
___5.3.2 시각적 질의 응답 수행
5.4 이미지 생성: Stable-Diffusion
___5.4.1 확산 모델
___5.4.2 Stable-Diffusion 3
___5.4.3 이미지 생성 수행
▣ 부록A: 이미지 매칭
A.1 이미지 특징 벡터
A.2 FAISS
A.3 인덱스 유형
▣ 부록B: 레이 튠
B.1 하이퍼파라미터 최적화 수행
B.2 하이퍼파라미터 최적화 결과 비교
B.3 하이퍼파라미터 검색 알고리즘
▣ 부록C: GPTQ
C.1 GPTQConfig 클래스
C.2 모델 양자화
▣ 부록D: 가속화
D.1 Accelerator 클래스
D.2 모델 분산 학습 수행
1.1 인공지능과 허깅페이스
___1.1.1 머신러닝과 딥러닝
___1.1.2 딥러닝을 위한 허깅페이스
1.2 트랜스포머
___1.2.1 트랜스포머 모델 구조
___1.2.2 멀티 헤드 어텐션
___1.2.3 마스크드 멀티 헤드 어텐션
1.3 파이토치 설치 및 환경 설정
___1.3.1 윈도우 / 리눅스
___1.3.2 리눅스(ROCm)
___1.3.3 맥
___1.3.4 구글 코랩
1.4 허깅페이스 허브
___1.4.1 허깅페이스 알아보기
___1.4.2 Models 페이지 알아보기
___1.4.3 사전 학습된 모델 다운로드
1.5 허깅페이스 리포지터리
___1.5.1 모델 리포지터리 생성
___1.5.2 모델 파일 업로드
___1.5.3 push_to_hub 메서드를 통한 업로드
___1.5.4 Git을 통한 업로드
▣ 02장: 허깅페이스 트랜스포머
2.1 라이브러리 소개
___2.1.1 트랜스포머
___2.1.2 토크나이저
___2.1.3 데이터세트
___2.1.4 디퓨저
___2.1.5 가속화
2.2 모델 설정
___2.2.1 PretrainedConfig 클래스
___2.2.2 ModelConfig 클래스
2.3 토크나이저
___2.3.1 PreTrainedTokenizer 클래스
___2.3.2 ModelTokenizer 클래스
2.4 모델
___2.4.1 PreTrainedModel 클래스
___2.4.2 ModelModel 클래스
2.5 특징 추출
___2.5.1 ImageFeatureExtractor 클래스
___2.5.2 AudioFeatureExtractor 클래스
2.6 이미지 프로세서
___2.6.1 ImageProcessor 클래스
2.7 오토 클래스
___2.7.1 주요 Auto 클래스
2.8 파이프라인
___2.8.1 파이프라인 종류와 예시
___2.8.2 pipeline 함수
2.9 데이터세트
___2.9.1 선택, 분리, 병합
___2.9.2 필터 및 맵
___2.9.3 기타 메서드
___2.9.4 데이터 업로드
2.10 트레이너
___2.10.1 트레이너 클래스
___2.10.2 트레이닝 아규먼트
___2.10.3 토큰 분류 - 개체명 인식
2.11 모델 평가
___2.11.1 평가 라이브러리
▣ 03장: 자연어 처리
3.1 텍스트 분류: BERT
___3.1.1 BERT
___3.1.2 BertTokenizer
___3.1.3 BertModel
___3.1.4 텍스트 분류 모델 학습
3.2 요약문 생성: BART
___3.2.1 BART
___3.2.2 BartTokenizer
___3.2.3 BartModel
___3.2.4 요약문 생성 모델 학습
3.3 질의 응답: RoBERTa
___3.3.1 RoBERTa
___3.3.2 추출 질의 응답 모델 학습
3.4 기계 번역: T5
___3.4.1 T5
___3.4.2 기계 번역 모델 학습
3.5 텍스트 생성: LLaMA-3.1
___3.5.1 LLaMA-3 시리즈
___3.5.2 텍스트 생성 모델 실습
___3.5.3 텍스트 생성 모델 학습
▣ 04장: 컴퓨터비전
4.1 제로샷 이미지 분류: CLIP
___4.1.1 CLIP
___4.1.2 제로샷 이미지 분류 수행
4.2 제로샷 객체 검출: OWLv2
___4.2.1 OWLv2
___4.2.2 제로샷 객체 검출 수행
4.3 이미지 세그먼테이션: SAM
___4.3.1 SAM
___4.3.2 이미지 세그먼테이션 수행
▣ 05장: 멀티모달
5.1 이미지 캡셔닝: BLIP-2
___5.1.1 BLIP
___5.1.2 이미지 캡셔닝 수행
5.2 문서 질의 응답: LayoutLM
___5.2.1 LayoutLM
___5.2.2 문서 시각 질의 응답 수행
5.3 시각적 질의 응답: ViLT
___5.3.1 ViLT
___5.3.2 시각적 질의 응답 수행
5.4 이미지 생성: Stable-Diffusion
___5.4.1 확산 모델
___5.4.2 Stable-Diffusion 3
___5.4.3 이미지 생성 수행
▣ 부록A: 이미지 매칭
A.1 이미지 특징 벡터
A.2 FAISS
A.3 인덱스 유형
▣ 부록B: 레이 튠
B.1 하이퍼파라미터 최적화 수행
B.2 하이퍼파라미터 최적화 결과 비교
B.3 하이퍼파라미터 검색 알고리즘
▣ 부록C: GPTQ
C.1 GPTQConfig 클래스
C.2 모델 양자화
▣ 부록D: 가속화
D.1 Accelerator 클래스
D.2 모델 분산 학습 수행
저자
저자
윤대희
카카오스타일의 데이터사이언스 팀 리더로 현재 데이터 리터러시, 데이터 패브릭, MLOps 프로젝트를 진행하고 있다. 이전에는 어반베이스의 머신러닝 팀 리더를 맡아 컴퓨터비전과 딥러닝을 활용해 2D 도면을 3D로 변환하는 프로젝트를 수행했다. 머신러닝·딥러닝을 비롯해 데이터 품질 관리, 데이터 통합, 비즈니스 인텔리전스 등 데이터 통합에 관심이 있으며, 기술 공유 및 확장 플러그인 배포 등으로 개인이나 조직이 기술을 보다 쉽게 이용하고 활용할 수 있도록 도움을 주고 있다.
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