huggingface/course

무엇인가

huggingface/course 저장소는 Hugging Face 강좌의 원본 콘텐츠를 담고 있습니다. 이는 무료 오픈소스 교육 자료입니다. 이 강좌는 Transformer 모델을 자연어 처리(및 기타 분야) 작업에 적용하는 방법과 Hugging Face 생태계를 사용하는 방법을 가르칩니다: Transformers, Datasets, Tokenizers, Accelerate 라이브러리와 Hugging Face Hub(모델 공유 플랫폼)를 포함합니다.

강좌가 다루는 내용

NLP 및 그 이상의 작업에 Transformer 모델 사용
Hugging Face 라이브러리 및 Hub 사용
모든 콘텐츠는 무료이며 오픈소스입니다

언어 및 번역

강좌는 영어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 벵골어, 페르시아어, 힌디어, 일본어, 한국어, 러시아어, 중국어(간체 및 번체) 등 여러 언어로 제공됩니다. 대부분의 번역은 작업 진행 중(WIP)으로 표시되며, 영어와 프랑스어는 완료된 것으로 보입니다. 각 언어는 chapters/ 아래에 자체 폴더와 자체 작성자 집합을 가지고 있습니다.

번역에 기여하는 방법

README는 자원봉사자를 위한 단계별 프로세스를 제공합니다:

이슈 열기 저장소에서 해당 언어가 이미 작업 중인지 확인하고 챕터를 요청합니다.
Discord 참여 다른 번역가와 빠른 논의를 위해 서버에 참여합니다.
저장소 포크 및 로컬에 클론합니다.
영어 파일 복사 ISO 언어 코드를 사용하여 새 언어 폴더에 복사합니다.
콘텐츠 번역 MDX 파일과 _toctree.yml 목차를 번역합니다. 실제로 번역한 섹션만 포함합니다.
로컬 빌드 doc-builder 도구를 사용하여 강좌가 어떻게 보일지 미리 봅니다.
풀 리퀘스트 제출 스타일 검사를 실행한 후 유지관리자에게 검토를 요청합니다.

Jupyter 노트북

강좌의 코드는 별도의 저장소(huggingface/notebooks)에 호스팅됩니다. 또한 챕터에서 코드 스니펫을 추출하는 스크립트(utils/generate_notebooks.py)를 실행하여 로컬에서 노트북을 생성할 수 있습니다.

새 챕터 기여

이 프로젝트는 현재 새 챕터에 대한 커뮤니티 기여를 받지 않습니다 — 해당 지침은 Hugging Face 작성자 자신을 위한 것입니다.