모델 자주 묻는 질문

모델 자주 묻는 질문 (Models Frequently Asked Questions)

모델 페이지와 Hub 관련해 자주 묻는 질문들을 모았어요. 학습 데이터 확인, 추론 위젯, 업데이트 업로드, arXiv 논문 연결 등에 대한 답변을 정리합니다.

출처: 문서

본문

모델 학습에 사용된 데이터셋을 어떻게 확인하나요? (How can I see what dataset was used to train the model?)

모델을 업로드한 사람이 학습 정보를 포함하는지 여부에 달려 있어요! 사용자는 모델 학습에 사용된 데이터셋을 지정할 수 있습니다. 모델에 사용된 데이터셋이 Hub에 있다면, 업로더가 모델 카드 메타데이터에 포함했을 수 있어요. 그 경우 데이터셋은 모델 페이지 오른쪽에 있는 편리한 카드로 연결됩니다.

모델이 동작하는 예시를 어떻게 볼 수 있나요? (How can I see an example of the model in action?)

모델은 브라우저에서 모델을 시험해 볼 수 있는 추론 위젯을 가질 수 있어요! 추론 위젯은 구성하기 쉽고, 다양한 옵션이 준비되어 있습니다. 자세한 내용은 Widgets 문서를 방문하세요.

Hugging Face Hub는 또한 모델을 소개하는 데 사용되는 대화형 데모인 Space의 본거지예요. 모델과 연관된 Space가 있다면 모델 페이지에서 다음과 같이 연결되어 있는 것을 볼 수 있습니다.

Space는 내가 만든 모델을 소개하거나 기존 모델을 사용하는 새로운 방법을 탐구하기에 좋은 방법이에요! Spaces 문서를 방문해 직접 만드는 방법을 배워보세요.

커뮤니티 블로그 글은 모델과 연결되나요? (Are community blog articles linked to models?)

네 — 내가(사용자 또는 조직으로서) 소유한 모델을 언급하는 블로그 글을 게시하면 그것이 자동으로 모델 페이지 사이드바에 나타나요. 데이터셋 페이지에도 동일하게 적용됩니다. 자세한 내용은 Linking to Models and Datasets를 참고하세요.

모델의 업데이트/새 버전을 어떻게 업로드하나요? (How do I upload an update / new version of the model?)

이미 게시한 모델의 업데이트를 릴리스하려면 모델 저장소에 새 커밋을 푸시하면 됩니다. 처음 모델을 업로드할 때와 같은 과정을 따르면 돼요. 이전 모델 버전은 저장소의 커밋 기록에 남아 있으므로, 특정 git 커밋이나 태그에서 이전 모델 버전을 계속 다운로드하거나 필요하면 이전 버전으로 되돌릴 수 있습니다.

다른 데이터셋으로 학습한 다른 체크포인트가 있다면? (What if I have a different checkpoint of the model trained on a different dataset?)

관례상 각 모델 저장소는 단일 체크포인트를 포함해야 합니다. 다른 데이터셋으로 학습한 새 체크포인트는 새 모델 저장소로 Hub에 업로드해야 해요. 모델을 서로 연결하려면 모델 카드 메타데이터의 tags 키에 지정한 태그를 사용하거나, Collections로 관련 저장소를 묶거나, 모델 카드에서 서로 링크하면 됩니다. 예를 들어 akiyamasho/AnimeBackgroundGAN-Shinkai 모델은 모델 카드의 "Other pre-trained model versions" 아래에서 다른 체크포인트를 참조해요.

모델 카드가 arXiv 논문 링크를 포함한다면, Hugging Face Hub가 arXiv ID를 추출해 arxiv:<PAPER ID> 형식의 모델 태그에 포함시킵니다. 태그를 클릭하면:

  • 논문 페이지를 방문할 수 있어요.
  • 같은 논문을 인용하는 Hub의 다른 모델을 필터링할 수 있습니다.

페이퍼 페이지에 대해 더 알아보려면 여기를 읽어보세요.

더 알아보기 (Learn more)

모델 학습 데이터는 모델 카드 메타데이터와 오른쪽 데이터셋 카드로 확인할 수 있고, 추론 위젯·Space로 모델을 직접 시험해 볼 수 있어요. 모델 업데이트는 저장소에 새 커밋을 푸시하면 되며, arXiv 논문 링크는 arxiv:<PAPER ID> 태그로 자동 생성됩니다.