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맞춤형 아키텍처 만들기

`AutoClass`는 모델 아키텍처를 자동으로 추론하고 미리 학습된 configuration과 가중치를 다운로드합니다. 일반적으로 체크포인트에 구애받지 않는 코드를 생성하려면 `AutoClass`를 사용하는 것이 좋습니다. 하지만 특정 모델 파라미터를 보다 세밀하게 제어하고자 하는 사용자는 몇 가지 기본 클래스만으로 커스텀 🤗 Transformers 모델을 생성할 수 있습니다. 이는 🤗 Transformers 모델을 연구, 교육 또는 실험하는 데 관심이 있는 모든 사용자에게 특히 유용할 수 있습니다. 이 가이드에서는 ‘AutoClass’를 사용하지 않고 커스텀 모델을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다:

- 모델 configuration을 가져오고 사용자 지정합니다.
- 모델 아키텍처를 생성합니다.
- 텍스트에 사용할 느리거나 빠른 토큰화기를 만듭니다.
- 비전 작업을 위한 이미지 프로세서를 생성합니다.
- 오디오 작업을 위한 특성 추출기를 생성합니다.
- 멀티모달 작업용 프로세서를 생성합니다.

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Configuration

configuration은 모델의 특정 속성을 나타냅니다. 각 모델 구성에는 서로 다른 속성이 있습니다. 예를 들어, 모든 NLP 모델에는 `hidden_size`, `num_attention_heads`, `num_hidden_layers` 및 `vocab_size` 속성이 공통으로 있습니다. 이러한 속성은 모델을 구성할 attention heads 또는 hidden layers의 수를 지정합니다.

DistilBERT 속성을 검사하기 위해 `DistilBertConfig`에 접근하여 자세히 살펴봅니다:

    >>> from transformers import DistilBertConfig

    >>> config = DistilBertConfig()
    >>> print(config)
    DistilBertConfig {
      "activation": "gelu",
      "attention_dropout": 0.1,
      "dim": 768,
      "dropout": 0.1,
      "hidden_dim": 3072,
      "initializer_range": 0.02,
      "max_position_embeddings": 512,
      "model_type": "distilbert",
      "n_heads": 12,
      "n_layers": 6,
      "pad_token_id": 0,
      "qa_dropout": 0.1,
      "seq_classif_dropout": 0.2,
      "sinusoidal_pos_embds": false,
      "transformers_version": "4.16.2",
      "vocab_size": 30522
    }

`DistilBertConfig`는 기본 `DistilBertModel`을 빌드하는 데 사용되는 모든 기본 속성을 표시합니다. 모든 속성은 커스터마이징이 가능하므로 실험을 위한 공간을 만들 수 있습니다. 예를 들어 기본 모델을 다음과 같이 커스터마이즈할 수 있습니다:

- `activation` 파라미터로 다른 활성화 함수를 사용해 보세요.
- `attention_dropout` 파라미터를 사용하여 어텐션 확률에 더 높은 드롭아웃 비율을 사용하세요.

    >>> my_config = DistilBertConfig(activation="relu", attention_dropout=0.4)
    >>> print(my_config)
    DistilBertConfig {
      "activation": "relu",
      "attention_dropout": 0.4,
      "dim": 768,
      "dropout": 0.1,
      "hidden_dim": 3072,
      "initializer_range": 0.02,
      "max_position_embeddings": 512,
      "model_type": "distilbert",
      "n_heads": 12,
      "n_layers": 6,
      "pad_token_id": 0,
      "qa_dropout": 0.1,
      "seq_classif_dropout": 0.2,
      "sinusoidal_pos_embds": false,
      "transformers_version": "4.16.2",
      "vocab_size": 30522
    }

사전 학습된 모델 속성은 `from_pretrained()` 함수에서 수정할 수 있습니다:

    >>> my_config = DistilBertConfig.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased", activation="relu", attention_dropout=0.4)

모델 구성이 만족스러우면 `save_pretrained()`로 저장할 수 있습니다. 설정 파일은 지정된 작업 경로에 JSON 파일로 저장됩니다:

    >>> my_config.save_pretrained(save_directory="./your_model_save_path")

configuration 파일을 재사용하려면 `from_pretrained()`를 사용하여 가져오세요:

    >>> my_config = DistilBertConfig.from_pretrained("./your_model_save_path/config.json")

configuration 파일을 딕셔너리로 저장하거나 사용자 정의 configuration 속성과 기본 configuration 속성의 차이점만 저장할 수도 있습니다! 자세한 내용은 configuration 문서를 참조하세요.

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모델

다음 단계는 모델(model)을 만드는 것입니다. 느슨하게 아키텍처라고도 불리는 모델은 각 계층이 수행하는 동작과 발생하는 작업을 정의합니다. configuration의 `num_hidden_layers`와 같은 속성은 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 모든 모델은 기본 클래스 `PreTrainedModel`과 입력 임베딩 크기 조정 및 셀프 어텐션 헤드 가지 치기와 같은 몇 가지 일반적인 메소드를 공유합니다. 또한 모든 모델은 `torch.nn.Module`, `tf.keras.Model` 또는 `flax.linen.Module`의 서브클래스이기도 합니다. 즉, 모델은 각 프레임워크의 사용법과 호환됩니다.

Pytorch
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사용자 지정 configuration 속성을 모델에 가져옵니다:

    >>> from transformers import DistilBertModel

    >>> my_config = DistilBertConfig.from_pretrained("./your_model_save_path/config.json")
    >>> model = DistilBertModel(my_config)

이제 사전 학습된 가중치 대신 임의의 값을 가진 모델이 생성됩니다. 이 모델을 훈련하기 전까지는 유용하게 사용할 수 없습니다. 훈련은 비용과 시간이 많이 소요되는 프로세스입니다. 일반적으로 훈련에 필요한 리소스의 일부만 사용하면서 더 나은 결과를 더 빨리 얻으려면 사전 훈련된 모델을 사용하는 것이 좋습니다.

사전 학습된 모델을 `from_pretrained()`로 생성합니다:

    >>> model = DistilBertModel.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

🤗 Transformers에서 제공한 모델의 사전 학습된 가중치를 사용하는 경우 기본 모델 configuration을 자동으로 불러옵니다. 그러나 원하는 경우 기본 모델 configuration 속성의 일부 또는 전부를 사용자 지정으로 바꿀 수 있습니다:

    >>> model = DistilBertModel.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased", config=my_config)

TensorFlow
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사용자 지정 configuration 속성을 모델에 불러옵니다:

    >>> from transformers import TFDistilBertModel

    >>> my_config = DistilBertConfig.from_pretrained("./your_model_save_path/my_config.json")
    >>> tf_model = TFDistilBertModel(my_config)

이제 사전 학습된 가중치 대신 임의의 값을 가진 모델이 생성됩니다. 이 모델을 훈련하기 전까지는 유용하게 사용할 수 없습니다. 훈련은 비용과 시간이 많이 소요되는 프로세스입니다. 일반적으로 훈련에 필요한 리소스의 일부만 사용하면서 더 나은 결과를 더 빨리 얻으려면 사전 훈련된 모델을 사용하는 것이 좋습니다.

사전 학습된 모델을 `from_pretrained()`로 생성합니다:

    >>> tf_model = TFDistilBertModel.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

🤗 Transformers에서 제공한 모델의 사전 학습된 가중치를 사용하는 경우 기본 모델 configuration을 자동으로 불러옵니다. 그러나 원하는 경우 기본 모델 configuration 속성의 일부 또는 전부를 사용자 지정으로 바꿀 수 있습니다:

    >>> tf_model = TFDistilBertModel.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased", config=my_config)

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모델 헤드

이 시점에서 은닉 상태(hidden state)를 출력하는 기본 DistilBERT 모델을 갖게 됩니다. 은닉 상태는 최종 출력을 생성하기 위해 모델 헤드에 입력으로 전달됩니다. 🤗 Transformers는 모델이 해당 작업을 지원하는 한 각 작업마다 다른 모델 헤드를 제공합니다(즉, 번역과 같은 시퀀스 간 작업에는 DistilBERT를 사용할 수 없음).

Pytorch
Hide Pytorch content

예를 들어, `DistilBertForSequenceClassification`은 시퀀스 분류 헤드가 있는 기본 DistilBERT 모델입니다. 시퀀스 분류 헤드는 풀링된 출력 위에 있는 선형 레이어입니다.

    >>> from transformers import DistilBertForSequenceClassification

    >>> model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

다른 모델 헤드로 전환하여 이 체크포인트를 다른 작업에 쉽게 재사용할 수 있습니다. 질의응답 작업의 경우, `DistilBertForQuestionAnswering` 모델 헤드를 사용할 수 있습니다. 질의응답 헤드는 숨겨진 상태 출력 위에 선형 레이어가 있다는 점을 제외하면 시퀀스 분류 헤드와 유사합니다.

    >>> from transformers import DistilBertForQuestionAnswering

    >>> model = DistilBertForQuestionAnswering.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

TensorFlow
Hide TensorFlow content

예를 들어, `TFDistilBertForSequenceClassification`은 시퀀스 분류 헤드가 있는 기본 DistilBERT 모델입니다. 시퀀스 분류 헤드는 풀링된 출력 위에 있는 선형 레이어입니다.

    >>> from transformers import TFDistilBertForSequenceClassification

    >>> tf_model = TFDistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

다른 모델 헤드로 전환하여 이 체크포인트를 다른 작업에 쉽게 재사용할 수 있습니다. 질의응답 작업의 경우, `TFDistilBertForQuestionAnswering` 모델 헤드를 사용할 수 있습니다. 질의응답 헤드는 숨겨진 상태 출력 위에 선형 레이어가 있다는 점을 제외하면 시퀀스 분류 헤드와 유사합니다.

    >>> from transformers import TFDistilBertForQuestionAnswering

    >>> tf_model = TFDistilBertForQuestionAnswering.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

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토크나이저

텍스트 데이터에 모델을 사용하기 전에 마지막으로 필요한 기본 클래스는 원시 텍스트를 텐서로 변환하는 토크나이저입니다. 🤗 Transformers에 사용할 수 있는 토크나이저는 두 가지 유형이 있습니다:

- `PreTrainedTokenizer`: 파이썬으로 구현된 토크나이저입니다.
- `PreTrainedTokenizerFast`: Rust 기반 🤗 Tokenizer 라이브러리로 만들어진 토크나이저입니다. 이 토크나이저는 Rust로 구현되어 배치 토큰화에서 특히 빠릅니다. 빠른 토크나이저는 토큰을 원래 단어나 문자에 매핑하는 오프셋 매핑과 같은 추가 메소드도 제공합니다. 두 토크나이저 모두 인코딩 및 디코딩, 새 토큰 추가, 특수 토큰 관리와 같은 일반적인 방법을 지원합니다.

모든 모델이 빠른 토크나이저를 지원하는 것은 아닙니다. 이 표에서 모델의 빠른 토크나이저 지원 여부를 확인하세요.

토크나이저를 직접 학습한 경우, 어휘(vocabulary) 파일에서 토크나이저를 만들 수 있습니다:

    >>> from transformers import DistilBertTokenizer

    >>> my_tokenizer = DistilBertTokenizer(vocab_file="my_vocab_file.txt", do_lower_case=False, padding_side="left")

사용자 지정 토크나이저의 어휘는 사전 학습된 모델의 토크나이저에서 생성된 어휘와 다를 수 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 사전 학습된 모델을 사용하는 경우 사전 학습된 모델의 어휘를 사용해야 하며, 그렇지 않으면 입력이 의미를 갖지 못합니다. `DistilBertTokenizer` 클래스를 사용하여 사전 학습된 모델의 어휘로 토크나이저를 생성합니다:

    >>> from transformers import DistilBertTokenizer

    >>> slow_tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

`DistilBertTokenizerFast` 클래스로 빠른 토크나이저를 생성합니다:

    >>> from transformers import DistilBertTokenizerFast

    >>> fast_tokenizer = DistilBertTokenizerFast.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

`AutoTokenizer`는 기본적으로 빠른 토크나이저를 가져오려고 합니다. 이 동작을 비활성화하려면 `from_pretrained`에서 `use_fast=False`를 설정하면 됩니다.

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이미지 프로세서

이미지 프로세서(image processor)는 비전 입력을 처리합니다. 기본 `ImageProcessingMixin` 클래스에서 상속합니다.

사용하려면 사용 중인 모델과 연결된 이미지 프로세서를 생성합니다. 예를 들어, 이미지 분류에 ViT를 사용하는 경우 기본 `ViTImageProcessor`를 생성합니다:

    >>> from transformers import ViTImageProcessor

    >>> vit_extractor = ViTImageProcessor()
    >>> print(vit_extractor)
    ViTImageProcessor {
      "do_normalize": true,
      "do_resize": true,
      "feature_extractor_type": "ViTImageProcessor",
      "image_mean": [
        0.5,
        0.5,
        0.5
      ],
      "image_std": [
        0.5,
        0.5,
        0.5
      ],
      "resample": 2,
      "size": 224
    }

사용자 지정을 원하지 않는 경우 `from_pretrained` 메소드를 사용하여 모델의 기본 이미지 프로세서 매개변수를 불러오면 됩니다.

사용자 지정 이미지 프로세서를 생성하려면 `ViTImageProcessor` 파라미터를 수정합니다:

    >>> from transformers import ViTImageProcessor

    >>> my_vit_extractor = ViTImageProcessor(resample="PIL.Image.BOX", do_normalize=False, image_mean=[0.3, 0.3, 0.3])
    >>> print(my_vit_extractor)
    ViTImageProcessor {
      "do_normalize": false,
      "do_resize": true,
      "feature_extractor_type": "ViTImageProcessor",
      "image_mean": [
        0.3,
        0.3,
        0.3
      ],
      "image_std": [
        0.5,
        0.5,
        0.5
      ],
      "resample": "PIL.Image.BOX",
      "size": 224
    }

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특성 추출기

특성 추출기(feature extractor)는 오디오 입력을 처리합니다. 기본 `FeatureExtractionMixin` 클래스에서 상속되며, 오디오 입력을 처리하기 위해 `SequenceFeatureExtractor` 클래스에서 상속할 수도 있습니다.

사용하려면 사용 중인 모델과 연결된 특성 추출기를 생성합니다. 예를 들어, 오디오 분류에 Wav2Vec2를 사용하는 경우 기본 `Wav2Vec2FeatureExtractor`를 생성합니다:

    >>> from transformers import Wav2Vec2FeatureExtractor

    >>> w2v2_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor()
    >>> print(w2v2_extractor)
    Wav2Vec2FeatureExtractor {
      "do_normalize": true,
      "feature_extractor_type": "Wav2Vec2FeatureExtractor",
      "feature_size": 1,
      "padding_side": "right",
      "padding_value": 0.0,
      "return_attention_mask": false,
      "sampling_rate": 16000
    }

사용자 지정이 필요하지 않은 경우 `from_pretrained` 메소드를 사용하여 모델의 기본 특성 추출기 ㅁ개변수를 불러 오면 됩니다.

사용자 지정 특성 추출기를 만들려면 `Wav2Vec2FeatureExtractor` 매개변수를 수정합니다:

    >>> from transformers import Wav2Vec2FeatureExtractor

    >>> w2v2_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor(sampling_rate=8000, do_normalize=False)
    >>> print(w2v2_extractor)
    Wav2Vec2FeatureExtractor {
      "do_normalize": false,
      "feature_extractor_type": "Wav2Vec2FeatureExtractor",
      "feature_size": 1,
      "padding_side": "right",
      "padding_value": 0.0,
      "return_attention_mask": false,
      "sampling_rate": 8000
    }

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프로세서

멀티모달 작업을 지원하는 모델의 경우, 🤗 Transformers는 특성 추출기 및 토크나이저와 같은 처리 클래스를 단일 객체로 편리하게 래핑하는 프로세서 클래스를 제공합니다. 예를 들어, 자동 음성 인식 작업(Automatic Speech Recognition task (ASR))에 `Wav2Vec2Processor`를 사용한다고 가정해 보겠습니다. 자동 음성 인식 작업은 오디오를 텍스트로 변환하므로 특성 추출기와 토크나이저가 필요합니다.

오디오 입력을 처리할 특성 추출기를 만듭니다:

    >>> from transformers import Wav2Vec2FeatureExtractor

    >>> feature_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor(padding_value=1.0, do_normalize=True)

텍스트 입력을 처리할 토크나이저를 만듭니다:

    >>> from transformers import Wav2Vec2CTCTokenizer

    >>> tokenizer = Wav2Vec2CTCTokenizer(vocab_file="my_vocab_file.txt")

`Wav2Vec2Processor`에서 특성 추출기와 토크나이저를 결합합니다:

    >>> from transformers import Wav2Vec2Processor

    >>> processor = Wav2Vec2Processor(feature_extractor=feature_extractor, tokenizer=tokenizer)

configuration과 모델이라는 두 가지 기본 클래스와 추가 전처리 클래스(토크나이저, 이미지 프로세서, 특성 추출기 또는 프로세서)를 사용하면 🤗 Transformers에서 지원하는 모든 모델을 만들 수 있습니다. 이러한 각 기본 클래스는 구성이 가능하므로 원하는 특정 속성을 사용할 수 있습니다. 학습을 위해 모델을 쉽게 설정하거나 기존의 사전 학습된 모델을 수정하여 미세 조정할 수 있습니다.