Update `ko/_toctree.yml` (#30062)
* fix: update `ko/_toctree.yml` * fix: update ko/_toctree.yml * Update docs/source/ko/_toctree.yml Co-authored-by: Steven Liu <59462357+stevhliu@users.noreply.github.com> * fix: delete `perf_infer_gpu_many` * fix: Replace untranslated docs with `in_translation` Co-authored-by: Steven Liu <59462357+stevhliu@users.noreply.github.com> * fix: Replace untraslated docs with `in_translation` --------- Co-authored-by: Steven Liu <59462357+stevhliu@users.noreply.github.com>
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51bcadc10a
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@ -29,7 +29,8 @@
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title: 대규모 언어 모델로 생성하기
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title: 튜토리얼
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- sections:
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- sections:
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- isExpanded: false
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sections:
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- local: tasks/sequence_classification
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title: 텍스트 분류
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- local: tasks/token_classification
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@ -47,15 +48,15 @@
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- local: tasks/multiple_choice
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title: 객관식 문제(Multiple Choice)
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title: 자연어처리
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isExpanded: false
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- sections:
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- isExpanded: false
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sections:
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- local: tasks/audio_classification
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title: 오디오 분류
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- local: tasks/asr
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title: 자동 음성 인식
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title: 오디오
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isExpanded: false
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- sections:
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- isExpanded: false
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sections:
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- local: tasks/image_classification
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title: 이미지 분류
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- local: tasks/semantic_segmentation
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@ -70,83 +71,114 @@
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title: 제로샷(zero-shot) 이미지 분류
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- local: tasks/monocular_depth_estimation
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title: 단일 영상 기반 깊이 추정
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- local: in_translation
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title: (번역중) Image-to-Image
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- local: in_translation
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||||
title: (번역중) Image Feature Extraction
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- local: in_translation
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||||
title: (번역중) Mask Generation
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- local: in_translation
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title: (번역중) Knowledge Distillation for Computer Vision
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title: 컴퓨터 비전
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isExpanded: false
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- sections:
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- isExpanded: false
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sections:
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- local: tasks/image_captioning
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||||
title: 이미지 캡셔닝
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- local: tasks/document_question_answering
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title: 문서 질의 응답(Document Question Answering)
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- local: tasks/visual_question_answering
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title: 시각적 질의응답 (Visual Question Answering)
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- local: in_translation
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title: (번역중) Text to speech
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title: 멀티모달
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isExpanded: false
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||||
title: 태스크 가이드
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- sections:
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- local: fast_tokenizers
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||||
title: 🤗 Tokenizers 라이브러리에서 토크나이저 사용하기
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- local: multilingual
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title: 다국어 모델 추론하기
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- isExpanded: false
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sections:
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- local: generation_strategies
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title: 텍스트 생성 전략 사용자 정의
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- local: create_a_model
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title: 모델별 API 사용하기
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- local: custom_models
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title: 사용자 정의 모델 공유하기
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- local: sagemaker
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title: Amazon SageMaker에서 학습 실행하기
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- local: serialization
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title: ONNX로 내보내기
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- local: tflite
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||||
title: TFLite로 내보내기
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||||
- local: torchscript
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||||
title: TorchScript로 내보내기
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title: 생성
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- isExpanded: false
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sections:
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- local: in_translation
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title: (번역중) Benchmarks
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title: (번역중) Image tasks with IDEFICS
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- local: in_translation
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title: (번역중) Notebooks with examples
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- local: community
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||||
title: 커뮤니티 리소스
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- local: custom_tools
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||||
title: 사용자 정의 도구와 프롬프트
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||||
- local: troubleshooting
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||||
title: 문제 해결
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||||
title: (번역중) LLM prompting guide
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title: (번역중) 프롬프팅
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||||
title: 태스크 가이드
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- sections:
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- local: fast_tokenizers
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||||
title: 🤗 Tokenizers 라이브러리에서 토크나이저 사용하기
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||||
- local: multilingual
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||||
title: 다국어 모델 추론하기
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- local: create_a_model
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||||
title: 모델별 API 사용하기
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- local: custom_models
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||||
title: 사용자 정의 모델 공유하기
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- local: in_translation
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title: (번역중) Templates for chat models
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- local: in_translation
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title: (번역중) Trainer
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- local: sagemaker
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||||
title: Amazon SageMaker에서 학습 실행하기
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- local: serialization
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||||
title: ONNX로 내보내기
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- local: tflite
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||||
title: TFLite로 내보내기
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||||
- local: torchscript
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||||
title: TorchScript로 내보내기
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- local: in_translation
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||||
title: (번역중) Benchmarks
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- local: in_translation
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||||
title: (번역중) Notebooks with examples
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||||
- local: community
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||||
title: 커뮤니티 리소스
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||||
- local: custom_tools
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||||
title: 사용자 정의 도구와 프롬프트
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||||
- local: troubleshooting
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||||
title: 문제 해결
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||||
- local: in_translation
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title: (번역중) Contribute new quantization method
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title: (번역중) 개발자 가이드
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- sections:
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- local: performance
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title: 성능 및 확장성
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- local: performance
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||||
title: 성능 및 확장성
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- local: in_translation
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||||
title: (번역중) Quantization
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- sections:
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- local: in_translation
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title: (번역중) Training on one GPU
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- local: perf_train_gpu_many
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||||
title: 다중 GPU에서 훈련 진행하기
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- local: in_translation
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title: (번역중) Fully Sharded Data Parallel
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- local: in_translation
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||||
title: (번역중) DeepSpeed
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- local: perf_train_cpu
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||||
title: CPU에서 훈련
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- local: perf_train_cpu_many
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||||
title: 다중 CPU에서 훈련하기
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- local: in_translation
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title: (번역중) Training on TPUs
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- local: perf_train_tpu_tf
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||||
title: TensorFlow로 TPU에서 훈련하기
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- local: in_translation
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||||
title: (번역중) Training on Specialized Hardware
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title: (번역중) PyTorch training on Apple silicon
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- local: perf_hardware
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title: 훈련용 사용자 맞춤형 하드웨어
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- local: hpo_train
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title: Trainer API를 사용한 하이퍼파라미터 탐색
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title: (번역중) 효율적인 학습 기술들
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- sections:
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- local: perf_infer_cpu
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||||
title: CPU로 추론하기
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- local: perf_infer_gpu_one
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title: 하나의 GPU를 활용한 추론
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- local: perf_infer_gpu_many
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||||
title: 다중 GPU에서 추론
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- local: in_translation
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title: (번역중) Inference on Specialized Hardware
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- local: perf_hardware
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title: 훈련용 사용자 맞춤형 하드웨어
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- local: big_models
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||||
title: 대형 모델을 인스턴스화
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||||
- local: debugging
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||||
title: 디버깅
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- local: hpo_train
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title: Trainer API를 사용한 하이퍼파라미터 탐색
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- local: tf_xla
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title: TensorFlow 모델을 위한 XLA 통합
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||||
title: 추론 최적화하기
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- local: big_models
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||||
title: 대형 모델을 인스턴스화
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||||
- local: debugging
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||||
title: 디버깅
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||||
- local: tf_xla
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||||
title: TensorFlow 모델을 위한 XLA 통합
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- local: in_translation
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title: (번역중) Optimize inference using `torch.compile()`
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title: (번역중) 성능 및 확장성
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- sections:
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- local: contributing
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@ -162,7 +194,6 @@
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- local: pr_checks
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title: Pull Request에 대한 검사
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title: (번역중) 기여하기
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- sections:
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- local: philosophy
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title: 이념과 목표
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@ -188,11 +219,17 @@
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title: 추론 웹 서버를 위한 파이프라인
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- local: model_memory_anatomy
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title: 모델 학습 해부하기
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- local: in_translation
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title: (번역중) Getting the most out of LLMs
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||||
title: (번역중) 개념 가이드
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- sections:
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- sections:
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- local: in_translation
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title: (번역중) Agents and Tools
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- local: in_translation
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title: (번역중) Auto Classes
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||||
- local: in_translation
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||||
title: (번역중) Backbones
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||||
- local: in_translation
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||||
title: (번역중) Callbacks
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||||
- local: in_translation
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||||
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@ -224,7 +261,7 @@
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|||
- local: in_translation
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||||
title: (번역중) Trainer
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- local: in_translation
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||||
title: (번역중) DeepSpeed Integration
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||||
title: (번역중) DeepSpeed
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- local: in_translation
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||||
title: (번역중) Feature Extractor
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- local: in_translation
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@ -1,27 +0,0 @@
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rendered properly in your Markdown viewer.
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# 다중 GPU에서 효율적인 추론 [[efficient-inference-on-a-multiple-gpus]]
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이 문서에는 다중 GPU에서 효율적으로 추론하는 방법에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
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<Tip>
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참고: 다중 GPU 설정은 [단일 GPU 섹션](./perf_infer_gpu_one)에서 설명된 대부분의 전략을 사용할 수 있습니다. 그러나 더 나은 활용을 위해 간단한 기법들을 알아야 합니다.
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</Tip>
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## 더 빠른 추론을 위한 `BetterTransformer` [[bettertransformer-for-faster-inference]]
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우리는 최근 텍스트, 이미지 및 오디오 모델에 대한 다중 GPU에서 더 빠른 추론을 위해 `BetterTransformer`를 통합했습니다. 자세한 내용은 이 통합에 대한 [문서](https://huggingface.co/docs/optimum/bettertransformer/overview)를 확인하십시오.
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