/docs/source/ko/model_doc/auto.md

Auto 클래스auto-classes

많은 경우, 사용하려는 아키텍처는 from_pretrained() 메소드에서 제공하는 사전 훈련된 모델의 이름이나 경로로부터 유추할 수 있습니다. AutoClasses는 이 작업을 위해 존재하며, 사전 학습된 모델 가중치/구성/단어사전에 대한 이름/경로를 제공하면 자동으로 관련 모델을 가져오도록 도와줍니다.

[AutoConfig], [AutoModel], [AutoTokenizer] 중 하나를 인스턴스화하면 해당 아키텍처의 클래스를 직접 생성합니다. 예를 들어,

model = AutoModel.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")

위 코드는 [BertModel]의 인스턴스인 모델을 생성합니다.

각 작업에 대해 하나의 AutoModel 클래스가 있으며, 각각의 백엔드(PyTorch, TensorFlow 또는 Flax)에 해당하는 클래스가 존재합니다.

자동 클래스 확장extending-the-auto-classes

각 자동 클래스는 사용자의 커스텀 클래스로 확장될 수 있는 메소드를 가지고 있습니다. 예를 들어, NewModel이라는 커스텀 모델 클래스를 정의했다면, NewModelConfig를 준비한 후 다음과 같이 자동 클래스에 추가할 수 있습니다:

from transformers import AutoConfig, AutoModel

AutoConfig.register("new-model", NewModelConfig)
AutoModel.register(NewModelConfig, NewModel)

이후에는 일반적으로 자동 클래스를 사용하는 것처럼 사용할 수 있습니다!

만약 NewModelConfig가 [~transformers.PreTrainedConfig]의 서브클래스라면, 해당 model_type 속성이 등록할 때 사용하는 키(여기서는 "new-model")와 동일하게 설정되어 있는지 확인하세요.

마찬가지로, NewModel이 [PreTrainedModel]의 서브클래스라면, 해당 config_class 속성이 등록할 때 사용하는 클래스(여기서는 NewModelConfig)와 동일하게 설정되어 있는지 확인하세요.

AutoConfigtransformers.AutoConfig

autodoc AutoConfig

AutoTokenizertransformers.AutoTokenizer

autodoc AutoTokenizer

AutoFeatureExtractortransformers.AutoFeatureExtractor

autodoc AutoFeatureExtractor

AutoImageProcessortransformers.AutoImageProcessor

autodoc AutoImageProcessor

AutoProcessortransformers.AutoProcessor

autodoc AutoProcessor

일반적인 모델 클래스generic-model-classes

다음 자동 클래스들은 특정 헤드 없이 기본 모델 클래스를 인스턴스화하는 데 사용할 수 있습니다.

AutoModeltransformers.AutoModel

autodoc AutoModel

일반적인 사전 학습 클래스generic-pretraining-classes

다음 자동 클래스들은 사전 훈련 헤드가 포함된 모델을 인스턴스화하는 데 사용할 수 있습니다.

AutoModelForPreTrainingtransformers.AutoModelForPreTraining

autodoc AutoModelForPreTraining

자연어 처리natural-language-processing

다음 자동 클래스들은 아래의 자연어 처리 작업에 사용할 수 있습니다.

AutoModelForCausalLMtransformers.AutoModelForCausalLM

autodoc AutoModelForCausalLM

AutoModelForMaskedLMtransformers.AutoModelForMaskedLM

autodoc AutoModelForMaskedLM

AutoModelForMaskGenerationtransformers.AutoModelForMaskGeneration

autodoc AutoModelForMaskGeneration

AutoModelForSeq2SeqLMtransformers.AutoModelForSeq2SeqLM

autodoc AutoModelForSeq2SeqLM

AutoModelForSequenceClassificationtransformers.AutoModelForSequenceClassification

autodoc AutoModelForSequenceClassification

AutoModelForMultipleChoicetransformers.AutoModelForMultipleChoice

autodoc AutoModelForMultipleChoice

AutoModelForNextSentencePredictiontransformers.AutoModelForNextSentencePrediction

autodoc AutoModelForNextSentencePrediction

AutoModelForTokenClassificationtransformers.AutoModelForTokenClassification

autodoc AutoModelForTokenClassification

AutoModelForQuestionAnsweringtransformers.AutoModelForQuestionAnswering

autodoc AutoModelForQuestionAnswering

AutoModelForTextEncodingtransformers.AutoModelForTextEncoding

autodoc AutoModelForTextEncoding

컴퓨터 비전computer-vision

다음 자동 클래스들은 아래의 컴퓨터 비전 작업에 사용할 수 있습니다.

AutoModelForDepthEstimationtransformers.AutoModelForDepthEstimation

autodoc AutoModelForDepthEstimation

AutoModelForImageClassificationtransformers.AutoModelForImageClassification

autodoc AutoModelForImageClassification

AutoModelForVideoClassificationtransformers.AutoModelForVideoClassification

autodoc AutoModelForVideoClassification

AutoModelForKeypointDetectiontransformers.AutoModelForKeypointDetection

autodoc AutoModelForKeypointDetection

AutoModelForMaskedImageModelingtransformers.AutoModelForMaskedImageModeling

autodoc AutoModelForMaskedImageModeling

AutoModelForObjectDetectiontransformers.AutoModelForObjectDetection

autodoc AutoModelForObjectDetection

AutoModelForImageSegmentationtransformers.AutoModelForImageSegmentation

autodoc AutoModelForImageSegmentation

AutoModelForImageToImagetransformers.AutoModelForImageToImage

autodoc AutoModelForImageToImage

AutoModelForSemanticSegmentationtransformers.AutoModelForSemanticSegmentation

autodoc AutoModelForSemanticSegmentation

AutoModelForInstanceSegmentationtransformers.AutoModelForInstanceSegmentation

autodoc AutoModelForInstanceSegmentation

AutoModelForUniversalSegmentationtransformers.AutoModelForUniversalSegmentation

autodoc AutoModelForUniversalSegmentation

AutoModelForZeroShotImageClassificationtransformers.AutoModelForZeroShotImageClassification

autodoc AutoModelForZeroShotImageClassification

AutoModelForZeroShotObjectDetectiontransformers.AutoModelForZeroShotObjectDetection

autodoc AutoModelForZeroShotObjectDetection

오디오audio

다음 자동 클래스들은 아래의 오디오 작업에 사용할 수 있습니다.

AutoModelForAudioClassificationtransformers.AutoModelForAudioClassification

autodoc AutoModelForAudioClassification

AutoModelForAudioFrameClassificationtransformers.AutoModelForAudioFrameClassification

autodoc AutoModelForAudioFrameClassification

AutoModelForCTCtransformers.AutoModelForCTC

autodoc AutoModelForCTC

AutoModelForSpeechSeq2Seqtransformers.AutoModelForSpeechSeq2Seq

autodoc AutoModelForSpeechSeq2Seq

AutoModelForAudioXVectortransformers.AutoModelForAudioXVector

autodoc AutoModelForAudioXVector

AutoModelForTextToSpectrogramtransformers.AutoModelForTextToSpectrogram

autodoc AutoModelForTextToSpectrogram

AutoModelForTextToWaveformtransformers.AutoModelForTextToWaveform

autodoc AutoModelForTextToWaveform

멀티모달multimodal

다음 자동 클래스들은 아래의 멀티모달 작업에 사용할 수 있습니다.

AutoModelForTableQuestionAnsweringtransformers.AutoModelForTableQuestionAnswering

autodoc AutoModelForTableQuestionAnswering

AutoModelForDocumentQuestionAnsweringtransformers.AutoModelForDocumentQuestionAnswering

autodoc AutoModelForDocumentQuestionAnswering

AutoModelForVisualQuestionAnsweringtransformers.AutoModelForVisualQuestionAnswering

autodoc AutoModelForVisualQuestionAnswering

Time Series

AutoModelForTimeSeriesPredictiontransformers.AutoModelForTimeSeriesPrediction

autodoc AutoModelForTimeSeriesPrediction