좋아! 오늘도 Hugging Face 실습 이어서 가보자.오늘의 주제는 “텍스트 생성(Text Generation)“과 “문서 분류(Document Classification)” 체험이야. 🔥 오늘의 실습 문제 ✅ 문제 1: 문장 생성 Hugging Face의 text-generation 파이프라인을 사용해서 아래 문장을 시작으로 이어지는 문장을 생성하자.from transformers import pipelinegenerator = pipeline("text-generation", model="gpt2")prompt = "The future of artificial intelligence is"result = generator(prompt, max_length=50, num_return_seque..

좋아, 오늘도 힘차게 들어가자! 🎯 ✅ Day 9: Hugging Face 파이프라인 실전 ② 오늘은 파이프라인을 조금 더 활용해서 문장 요약, 번역, 질문-응답 등을 체험해볼 거야.기초지만 실무에 매우 가까운 흐름이니 집중해보자. 🔧 사전 준비 (코랩에서 실행)from transformers import pipeline# 필요한 파이프라인 준비summarizer = pipeline("summarization", model="sshleifer/distilbart-cnn-12-6")translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-ko")qa_pipeline = pipeline("question-answering") 🔢 문제..

좋아~ 오늘부터 Hugging Face 기초편 진짜로 드가자!🔥 Day 8 – Hugging Face 첫걸음 + pipeline 써보기 📘 Hugging Face란? 사람처럼 말하는 모델들을 쉽게 쓸 수 있게 만들어주는 Python 라이브러리야.대표 라이브러리:transformers: 사전 학습된 언어 모델 제공 (GPT, BERT, RoBERTa 등)datasets: 학습용 텍스트/이미지 데이터셋들tokenizers: 텍스트를 모델이 이해할 수 있게 토큰으로 쪼개줌 🛠 설치 (이미 했을 수도 있지만, 다시 확인)pip install transformers datasets 🚀 Step 1: pipeline 체험해보기from transformers import pipeline# 감정 분석 ..