Quickstart

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트랜스포머 모델을 처음 접하는 분들이라면, 이 라이브러리가 얼마나 빠르게 쓸 수 있는지 놀라실 거예요. Transformers를 쓰면 모델을 만드는 데 필요한 추상화가 딱 세 가지 클래스로 줄어들고, 추론과 학습을 위한 API도 두 개면 충분하죠. 이번 퀵스타트에서는 프리트레인된 모델 불러오기, Pipeline으로 추론하기, Trainer로 파인튜닝하기까지 핵심 흐름을 한 번에 살펴볼게요.

출처: Quickstart · Hugging Face Transformers

준비하기

시작하기 전에 허깅페이스 계정을 만드는 걸 추천해요. 계정이 있으면 허깅페이스 허브(Hub)에서 버전 관리되는 모델과 데이터셋, 스페이스(Space)를 호스팅하고 접근할 수 있어요. 협업으로 무언가를 발견하고 만들어 나가는 플랫폼이라고 생각하면 돼요.

사용자 액세스 토큰(User Access Token)을 만들고 계정에 로그인해요. 노트북 환경이라면 notebook_login()에 토큰을 붙여 넣어 로그인하면 돼요.

from huggingface_hub import notebook_login

notebook_login()

CLI에서 작업한다면 huggingface_hub[cli] 패키지를 설치하고 아래 명령을 실행한 뒤, 프롬프트가 나오면 토큰을 붙여 넣어요.

hf auth login

PyTorch를 먼저 설치하고,

# remove ! if installing from the CLI
!pip install torch

Transformers 최신 버전과 데이터셋·비전 모델 접근, 학습 평가, 대형 모델 학습 최적화를 위한 허깅페이스 생태계 라이브러리들을 함께 설치해요.

# remove ! if installing from the CLI
!pip install -U transformers datasets evaluate accelerate timm

에이전트 스킬

허깅페이스 스킬(Skills)은 코딩 에이전트가 Transformers를 다루는 법을 가르쳐 줘요. 학습 스크립트를 직접 짜는 대신, 에이전트에게 비전 모델 파인튜닝을 시키고 스킬이 안내하게 할 수도 있어요.

/plugin marketplace add huggingface/skills
/plugin install hf-cli@huggingface/skills

codex plugin marketplace add huggingface/skills

Codex라면 /plugins를 실행하고 huggingface/skills 저장소에서 스킬을 설치해요. Cursor나 Gemini처럼 더 많은 플랫폼 지원은 Installation 가이드에서 확인할 수 있어요.

스킬을 설치했다면 코딩 에이전트 지시문에 포함시켜요.

Use the HF Trainer skill to fine-tune RT-DETRv2 on [Lekim89/sportsmot](https://huggingface.co/datasets/Lekim89/sportsmot) for basketball player tracking.

프리트레인된 모델

프리트레인된 모델은 각각 세 가지 기본 클래스를 상속받아요.

Class Description
PreTrainedConfig 어텐션 헤드 수나 어휘 크기 같은 모델의 속성을 지정하는 파일이에요.
PreTrainedModel 설정 파일의 모델 속성으로 정의되는 모델(아키텍처)이에요. 프리트레인된 모델은 raw hidden states만 반환해요. 특정 작업에는 LlamaModel 대신 LlamaForCausalLM처럼 적절한 모델 헤드를 써서 raw hidden states를 의미 있는 결과로 바꿔야 해요.
Preprocessor 원본 입력(텍스트·이미지·오디오·멀티모달)을 모델에 넣을 수치 입력으로 변환하는 클래스예요. 예를 들어 PreTrainedTokenizer는 텍스트를 토큰으로 변환하죠.

파이프라인으로 추론하기

단일 데이터 예시에서 모델을 실행하는 가장 쉬운 방법이 바로 Pipeline이에요. 별도로 토크나이저를 가져오거나 모델 아키텍처를 고를 필요 없이, pipeline()에 작업 이름과 모델만 지정하면 돼요.

Trainer로 파인튜닝하기

기본 Trainer는 모델 학습에 필요한 루프와 평가, 체크포인트 저장을 알아서 처리해요. 데이터셋과 학습 인자만 지정하면 나머지는 Trainer가 다뤄요.

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