Repository: huggingface/huggingface_hub
Pull request #2191 (2024-04-03 04:21:44)

🌐 [i18n-KO] Translated `package_reference/cache.md` to Korean
<!-- PR의 제목은 "🌐 [i18n-KO] Translated `<your_file>.md` to Korean" 으로 부탁드립니다 -->
# What does this PR do?

Translated the `package_reference/cache.md` file of the documentation to Korean.
Thank you in advance for your review. 

Part of https://github.com/huggingface/huggingface_hub/issues/1626

## Before reviewing
- [x] Check for missing / redundant translations (번역 누락/중복 검사)
- [x] Grammar Check (맞춤법 검사)
- [x] Review or Add new terms to glossary (용어 확인 및 추가)
- [x] Check Inline TOC (e.g. `[[lowercased-header]]`)
- [x] Check live-preview for gotchas (live-preview로 정상작동 확인)

## Who can review? (Initial)

<!-- 1. 위 체크가 모두 완료된 뒤에만 가짜연구소 팀원들에게 리뷰 요청하는 아래 주석을 노출해주세요! -->
Team Hugging Face KREW, may you please review this PR? 
@harheem, @cjfghk5697, @seoulsky-field, @nuatmochoi, @boyunJang, @SeungAhSon, @seoyoung-3060, @junejae, @usr-bin-ksh, @fabxoe

## Before submitting
- [x] This PR fixes a typo or improves the docs (you can dismiss the other checks if that's the case).
- [x] Did you read the [contributor guideline](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/CONTRIBUTING.md#start-contributing-pull-requests),
      Pull Request section?
- [ ] Was this discussed/approved via a Github issue or the [forum](https://discuss.huggingface.co/)? Please add a link
      to it if that's the case.
- [x] Did you make sure to update the documentation with your changes? Here are the
      [documentation guidelines](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/docs), and
      [here are tips on formatting docstrings](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/docs#writing-source-documentation).
- [ ] Did you write any new necessary tests?

## Who can review? (Final)

<!-- 2. 가짜연구소 팀원들과 리뷰가 끝난 후에만 허깅페이스 직원들에게 리뷰 요청하는 아래 주석을 노출해주세요! -->
@jungnerd, @heuristicwave May you please review this PR?

HuggingFaceDocBuilderDev: The docs for this PR live [here](https://moon-ci-docs.huggingface.co/docs/huggingface_hub/pr_2191). All of your documentation changes will be reflected on that endpoint. The docs are available until 30 days after the last update.
fabxoe: LGTM!

Patch:
diff --git a/docs/source/ko/_toctree.yml b/docs/source/ko/_toctree.yml
index a9e81fb1..25b3be1e 100644
--- a/docs/source/ko/_toctree.yml
+++ b/docs/source/ko/_toctree.yml
@@ -34,8 +34,8 @@
       title: (번역 중) Manage your Space
     - local: in_translation
       title: (번역 중) Integrate a library
-    - local: in_translation
-      title: (번역 중) Webhooks server
+    - local: guides/webhooks_server
+      title: 웹훅 서버
 - title: "(번역 중) 개념 가이드"
   sections:
     - local: concepts/git_vs_http
@@ -44,33 +44,35 @@
   sections:
     - local: package_reference/overview
       title: 개요
-    - local: in_translation
-      title: (번역 중) Login and logout
+    - local: package_reference/login
+      title: 로그인 및 로그아웃
     - local: in_translation
       title: (번역 중) Environment variables
     - local: in_translation
       title: (번역 중) Managing local and online repositories
     - local: in_translation
       title: (번역 중) Hugging Face Hub API
-    - local: in_translation
-      title: (번역 중) Downloading files
+    - local: package_reference/file_download
+      title: 파일 다운로드하기
     - local: in_translation
       title: (번역 중) Mixins & serialization methods
-    - local: in_translation
-      title: (번역 중) Inference Client
+    - local: package_reference/inference_client
+      title: 추론 클라이언트
+    - local: package_reference/inference_endpoints
+      title: 추론 엔드포인트
     - local: in_translation
       title: (번역 중) HfFileSystem
     - local: in_translation
       title: (번역 중) Utilities
     - local: in_translation
       title: (번역 중) Discussions and Pull Requests
-    - local: in_translation
-      title: (번역 중) Cache-system reference
+    - local: package_reference/cache
+      title: 캐시 시스템 참조
     - local: in_translation
       title: (번역 중) Repo Cards and Repo Card Data
     - local: in_translation
       title: (번역 중) Space runtime
-    - local: in_translation
-      title: (번역 중) TensorBoard logger
+    - local: package_reference/tensorboard
+      title: TensorBoard 로거
     - local: in_translation
       title: (번역 중) Webhooks server
diff --git a/docs/source/ko/guides/webhooks_server.md b/docs/source/ko/guides/webhooks_server.md
new file mode 100644
index 00000000..adc94e18
--- /dev/null
+++ b/docs/source/ko/guides/webhooks_server.md
@@ -0,0 +1,199 @@
+<!--⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
+rendered properly in your Markdown viewer.
+-->
+
+# 웹훅 서버[[webhooks-server]]
+
+웹훅은 MLOps 관련 기능의 기반이 됩니다. 이를 통해 특정 저장소의 새로운 변경 사항을 수신하거나,
+관심 있는 특정 사용자/조직에 속한 모든 저장소의 변경 사항을 받아볼 수 있습니다.
+이 가이드에서는 `huggingface_hub`를 활용하여 웹훅을 수신하는 서버를 만들고 Space에 배포하는 방법을 설명합니다. 
+이를 위해서는 Huggingface Hub의 웹훅 개념에 대해 익숙해야 합니다. 
+웹훅 자체에 대해 더 자세히 알아보려면 이 [가이드](https://huggingface.co/docs/hub/webhooks)를 먼저 읽어보세요.  
+
+이 가이드에서 사용할 기본 클래스는 [`WebhooksServer`]입니다. 
+이 클래스는 Huggingface Hub에서 웹훅을 받을 수 있는 서버를 쉽게 구성할 수 있습니다. 서버는 [Gradio](https://gradio.app/) 앱을 기반으로 합니다. 
+이 서버에는 사용자를 위한 지침을 표시하는 UI와 웹훅을 수신하는 API가 있습니다.
+
+<Tip>
+
+웹훅 서버의 실행 예시를 보려면 [Spaces CI Bot](https://huggingface.co/spaces/spaces-ci-bot/webhook)을 확인하세요. 
+이것은 Space의 PR이 열릴 때마다 임시 환경을 실행하는 Space입니다.
+
+</Tip>
+
+<Tip warning={true}>
+
+이것은 [실험적 기능](../package_reference/environment_variables#hfhubdisableexperimentalwarning)입니다. 
+본 API는 현재 개선 작업 중이며, 향후 사전 통지 없이 주요 변경 사항이 도입될 수 있습니다. 
+requirements에서 `huggingface_hub`의 버전을 고정하는 것을 권장합니다.
+
+</Tip>
+
+
+## 엔드포인트 생성[[create-an-endpoint]]
+
+웹훅 엔드포인트를 구현하는 것은 함수에 데코레이터를 추가하는 것만큼 간단합니다. 
+주요 개념을 설명하기 위해 첫 번째 예시를 살펴보겠습니다:
+
+```python
+# app.py
+from huggingface_hub import webhook_endpoint, WebhookPayload
+
+@webhook_endpoint
+async def trigger_training(payload: WebhookPayload) -> None:
+    if payload.repo.type == "dataset" and payload.event.action == "update":
+        # 데이터 세트가 업데이트되면 학습 작업을 트리거합니다.
+        ...
+```
+
+이 코드 스니펫을 `'app.py'`라는 파일에 저장하고 `'python app.py'`로 실행하면 다음과 같은 메시지가 표시될 것입니다:
+
+```text
+Webhook secret is not defined. This means your webhook endpoints will be open to everyone.
+To add a secret, set `WEBHOOK_SECRET` as environment variable or pass it at initialization:
+        `app = WebhooksServer(webhook_secret='my_secret', ...)`
+For more details about webhook secrets, please refer to https://huggingface.co/docs/hub/webhooks#webhook-secret.
+Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
+Running on public URL: https://1fadb0f52d8bf825fc.gradio.live
+
+This share link expires in 72 hours. For free permanent hosting and GPU upgrades (NEW!), check out Spaces: https://huggingface.co/spaces
+
+Webhooks are correctly setup and ready to use:
+  - POST https://1fadb0f52d8bf825fc.gradio.live/webhooks/trigger_training
+Go to https://huggingface.co/settings/webhooks to setup your webhooks.
+```
+
+축하합니다! 웹훅 서버를 실행했습니다! 정확히 어떤 일이 일어났는지 살펴보겠습니다:
+
+1. [`webhook_endpoint`]로 함수에 데코레이터를 추가하면 백그라운드에서 [`WebhooksServer`] 객체가 생성됩니다. 
+볼 수 있듯이 이 서버는 http://127.0.0.1:7860 에서 실행되는 Gradio 앱입니다. 
+이 URL을 브라우저에서 열면 등록된 웹훅에 대한 지침이 있는 랜딩 페이지를 볼 수 있습니다.
+2. Gradio 앱은 내부적으로 FastAPI 서버입니다. 새로운 POST 경로 `/webhooks/trigger_training`이 추가되었습니다. 
+이 경로는 웹훅을 수신하고 트리거될 때 `trigger_training` 함수를 실행합니다. 
+FastAPI는 자동으로 페이로드를 구문 분석하고 [`WebhookPayload`] 객체로 함수에 전달합니다. 
+이 `pydantic` 객체에는 웹훅을 트리거한 이벤트에 대한 모든 정보가 포함되어 있습니다.
+3. Gradio 앱은 인터넷에서 요청을 받을 수 있는 터널도 열었습니다. 
+이것은 흥미로운 부분으로, https://huggingface.co/settings/webhooks 에서 로컬 머신을 가리키는 웹훅을 구성할 수 있습니다. 
+이를 통해 웹훅 서버를 디버깅하고 Space에 배포하기 전에 빠르게 반복할 수 있습니다.
+4. 마지막으로 로그에는 서버가 현재 비밀로 보호되지 않는다고 알려줍니다. 
+이것은 로컬 디버깅에는 문제가 되지 않지만 나중에 고려해야 할 사항입니다.
+
+<Tip warning={true}>
+
+기본적으로 서버는 스크립트 끝에서 시작됩니다. 
+주피터 노트북에서 실행 중이라면 `decorated_function.run()`을 호출하여 서버를 수동으로 시작할 수 있습니다. 
+고유한 서버를 사용하기 때문에 여러 엔드포인트가 있더라도 서버를 한 번만 시작하면 됩니다.
+
+</Tip>
+
+
+## 웹훅 설정하기[[configure-a-webhook]]
+
+웹훅 서버를 실행하고 있으므로, 이제 메시지를 수신하기 위해 웹훅을 구성해야 합니다.
+https://huggingface.co/settings/webhooks 로 이동하여 "Add a new webhook"을 클릭하고 웹훅을 구성하세요. 
+모니터링할 대상 저장소와 웹훅 URL `https://1fadb0f52d8bf825fc.gradio.live/webhooks/trigger_training`을 설정하세요.
+
+<div class="flex justify-center">
+<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/hub/configure_webhook.png"/>
+</div>
+
+이걸로 끝입니다! 이제 대상 저장소를 업데이트하면 웹훅을 트리거할 수 있습니다. 예를 들면, 커밋 푸시가 그 방법이 될 수 있습니다.
+웹훅의 Activity 탭에서 트리거된 이벤트를 확인할 수 있습니다. 이제 작동하는 구성이 있으므로 테스트하고 빠르게 반복할 수 있습니다. 
+코드를 수정하고 서버를 다시 시작하면 공개 URL이 변경될 수 있습니다. 
+필요한 경우 Hub에서 웹훅 구성을 업데이트하세요.
+
+## Space에 배포하기[[deploy-to-a-space]]
+
+이제 작동하는 웹훅 서버가 마련되었으므로, 다음 목표는 이를 Space에 배포하는 것입니다. https://huggingface.co/new-space 에 가서 Space를 생성합니다. 
+이름을 지정하고, Gradio SDK를 선택한 다음 "Create Space"를 클릭합니다. 코드를 `app.py` 파일로 Space에 업로드합니다.
+Space가 자동으로 시작됩니다!
+Space에 대한 자세한 내용은 이 [가이드](https://huggingface.co/docs/hub/spaces-overview)를 참조하세요.
+
+웹훅 서버가 이제 공개 Space에서 실행 중입니다. 대부분의 경우 비밀번호로 보안을 설정하고 싶을 것입니다.
+Space 설정 > "Repository secrets" 섹션 > "Add a secret" 로 이동합니다. `WEBHOOK_SECRET` 환경 변수에 원하는 값을 설정합니다. 
+[Webhooks 설정](https://huggingface.co/settings/webhooks)으로 돌아가서 웹훅 구성에 비밀번호를 설정합니다. 
+이제 올바른 비밀번호가 있는 요청만 서버에서 허용됩니다.
+
+이게 전부입니다! Space가 이제 Hub의 웹훅을 수신할 준비가 되었습니다.
+무료 하드웨어인 'cpu-basic'에서 Space를 실행 시, 48시간 동안 비활성화되면 종료된다는 점을 유념하세요. 
+영구적인 Space가 필요한 경우 [업그레이드된 하드웨어](https://huggingface.co/docs/hub/spaces-gpus#hardware-specs)를 설정해야 합니다.
+
+## 고급 사용법[[advanced-usage]]
+
+위의 가이드에서는 [`WebhooksServer`]를 설정하는 가장 빠른 방법에 대해 설명했습니다. 
+이 섹션에서는 이를 더욱 사용자 정의하는 방법을 살펴보겠습니다.
+
+### 다중 엔드포인트[[multiple-endpoints]]
+
+동일한 서버에 여러 엔드포인트를 등록할 수 있습니다. 
+예를 들어, 하나의 엔드포인트는 학습 작업을 트리거하고 다른 엔드포인트는 모델 평가를 트리거하도록 할 수 있습니다. 
+이를 위해 여러 개의 `@webhook_endpoint` 데코레이터를 추가하면 됩니다:
+
+```python
+# app.py
+from huggingface_hub import webhook_endpoint, WebhookPayload
+
+@webhook_endpoint
+async def trigger_training(payload: WebhookPayload) -> None:
+    if payload.repo.type == "dataset" and payload.event.action == "update":
+        # 데이터 세트가 업데이트되면 학습 작업을 트리거합니다.
+        ...
+
+@webhook_endpoint
+async def trigger_evaluation(payload: WebhookPayload) -> None:
+    if payload.repo.type == "model" and payload.event.action == "update":
+        # 모델이 업데이트되면 평가 작업을 트리거합니다. 
+        ...
+```
+
+이렇게 하면 두 개의 엔드포인트가 생성됩니다:
+
+```text
+(...)
+Webhooks are correctly setup and ready to use:
+  - POST https://1fadb0f52d8bf825fc.gradio.live/webhooks/trigger_training
+  - POST https://1fadb0f52d8bf825fc.gradio.live/webhooks/trigger_evaluation
+```
+
+### 사용자 정의 서버[[custom-server]]
+
+더 많은 유연성을 얻기 위해 [`WebhooksServer`] 객체를 직접 생성할 수도 있습니다. 
+이것은 서버의 랜딩 페이지를 사용자 정의하고자 할 때 유용합니다. 
+기본 페이지를 덮어쓸 [Gradio UI](https://gradio.app/docs/#blocks)를 전달하여 이를 수행할 수 있습니다. 
+예를 들어, 사용자를 위한 지침을 추가하거나 웹훅을 수동으로 트리거하는 양식을 추가할 수 있습니다. 
+[`WebhooksServer`]를 생성할 때, [`~WebhooksServer.add_webhook`] 데코레이터를 사용하여 새로운 웹훅을 등록할 수 있습니다.
+
+전체 예제는 다음과 같습니다:
+
+```python
+import gradio as gr
+from fastapi import Request
+from huggingface_hub import WebhooksServer, WebhookPayload
+
+# 1. UI 정의
+with gr.Blocks() as ui:
+    ...
+
+# 2. 사용자 정의 UI와 시크릿으로 WebhooksServer 생성
+app = WebhooksServer(ui=ui, webhook_secret="my_secret_key")
+
+# 3. 명시적 이름으로 웹훅 등록
+@app.add_webhook("/say_hello")
+async def hello(payload: WebhookPayload):
+    return {"message": "hello"}
+
+# 4. 암시적 이름으로 웹훅 등록
+@app.add_webhook
+async def goodbye(payload: WebhookPayload):
+    return {"message": "goodbye"}
+
+# 5. 서버 시작 (선택 사항)
+app.run()
+```
+
+1. Gradio 블록을 사용하여 사용자 정의 UI를 정의합니다. 이 UI는 서버의 랜딩 페이지에 표시됩니다.
+2. 사용자 정의 UI와 시크릿으로 [`WebhooksServer`] 객체를 생성합니다. 
+시크릿은 선택 사항이며 `WEBHOOK_SECRET` 환경 변수로 설정할 수 있습니다. 
+3. 명시적 이름으로 웹훅을 등록합니다. 이렇게 하면 `/webhooks/say_hello` 엔드포인트가 생성됩니다.
+4. 암시적 이름으로 웹훅을 등록합니다. 이렇게 하면 `/webhooks/goodbye` 엔드포인트가 생성됩니다.
+5. 서버를 시작합니다. 이것은 선택 사항이며 스크립트 끝에서 자동으로 서버가 시작됩니다.
diff --git a/docs/source/ko/package_reference/cache.md b/docs/source/ko/package_reference/cache.md
new file mode 100644
index 00000000..2e155c7f
--- /dev/null
+++ b/docs/source/ko/package_reference/cache.md
@@ -0,0 +1,57 @@
+<!--⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
+rendered properly in your Markdown viewer.
+-->
+
+# 캐시 시스템 참조[[cache-system-reference]]
+
+버전 0.8.0에서의 업데이트로, 캐시 시스템은 Hub에 의존하는 라이브러리 전체에서 공유되는 중앙 캐시 시스템으로 발전하였습니다. Hugging Face 캐싱에 대한 자세한 설명은 [캐시 시스템 가이드](../guides/manage-cache)를 참조하세요.
+
+## 도우미 함수[[helpers]]
+
+### try_to_load_from_cache[[huggingface_hub.try_to_load_from_cache]]
+
+[[autodoc]] huggingface_hub.try_to_load_from_cache
+
+### cached_assets_path[[huggingface_hub.cached_assets_path]]
+
+[[autodoc]] huggingface_hub.cached_assets_path
+
+### scan_cache_dir[[huggingface_hub.scan_cache_dir]]
+
+[[autodoc]] huggingface_hub.scan_cache_dir
+
+## 데이터 구조[[data-structures]]
+
+모든 구조체는 [`scan_cache_dir`]에 의해 생성되고 반환되며, 불변(immutable)입니다.
+
+### HFCacheInfo[[huggingface_hub.HFCacheInfo]]
+
+[[autodoc]] huggingface_hub.HFCacheInfo
+
+### CachedRepoInfo[[huggingface_hub.CachedRepoInfo]]
+
+[[autodoc]] huggingface_hub.CachedRepoInfo
+    - size_on_disk_str
+    - refs
+
+### CachedRevisionInfo[[huggingface_hub.CachedRevisionInfo]]
+
+[[autodoc]] huggingface_hub.CachedRevisionInfo
+    - size_on_disk_str
+    - nb_files
+
+### CachedFileInfo[[huggingface_hub.CachedFileInfo]]
+
+[[autodoc]] huggingface_hub.CachedFileInfo
+    - size_on_disk_str
+
+### DeleteCacheStrategy[[huggingface_hub.DeleteCacheStrategy]]
+
+[[autodoc]] huggingface_hub.DeleteCacheStrategy
+    - expected_freed_size_str
+
+## 예외[[exceptions]]
+
+### CorruptedCacheException[[huggingface_hub.CorruptedCacheException]]
+
+[[autodoc]] huggingface_hub.CorruptedCacheException
diff --git a/docs/source/ko/package_reference/file_download.md b/docs/source/ko/package_reference/file_download.md
new file mode 100644
index 00000000..82e67a83
--- /dev/null
+++ b/docs/source/ko/package_reference/file_download.md
@@ -0,0 +1,35 @@
+<!--⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
+rendered properly in your Markdown viewer.
+-->
+
+# 파일 다운로드 하기[[downloading-files]]
+
+## 단일 파일 다운로드하기[[download-a-single-file]]
+
+### hf_hub_download[[huggingface_hub.hf_hub_download]]
+
+[[autodoc]]huggingface_hub.hf_hub_download
+
+### hf_hub_url[[huggingface_hub.hf_hub_url]]
+
+[[autodoc]]huggingface_hub.hf_hub_url
+
+## 리포지토리의 스냅샷 다운로드하기[[huggingface_hub.snapshot_download]]
+
+[[autodoc]]huggingface_hub.snapshot_download
+
+## 파일에 대한 메타데이터 가져오기[[get-metadata-about-a-file]]
+
+### get_hf_file_metadata[[huggingface_hub.get_hf_file_metadata]]
+
+[[autodoc]]huggingface_hub.get_hf_file_metadata
+
+### HfFileMetadata[[huggingface_hub.HfFileMetadata]]
+
+[[autodoc]]huggingface_hub.HfFileMetadata
+
+## 캐싱[[caching]]
+
+위에 나열된 메소드들은 파일을 재다운로드하지 않도록 하는 캐싱 시스템과 함께 작동하도록 설계되었습니다. v0.8.0에서의 업데이트로, 캐싱 시스템은 Hub를 기반으로 하는 다양한 라이브러리 간의 공유 중앙 캐시 시스템으로 발전했습니다.
+
+Hugging Face에서의 캐싱에 대한 자세한 설명은[캐시 시스템 가이드](../guides/manage-cache)를 참조하세요.
diff --git a/docs/source/ko/package_reference/inference_client.md b/docs/source/ko/package_reference/inference_client.md
new file mode 100644
index 00000000..b66200dd
--- /dev/null
+++ b/docs/source/ko/package_reference/inference_client.md
@@ -0,0 +1,58 @@
+<!--⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
+rendered properly in your Markdown viewer.
+-->
+
+# 추론[[inference]]
+
+추론은 학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터를 예측하는 과정입니다. 이 과정은 계산량이 많을 수 있기 때문에, 전용 서버에서 실행하는 것이 흥미로운 옵션이 될 수 있습니다. `huggingface_hub` 라이브러리는 호스팅된 모델에 대한 추론을 실행하는 간단한 방법을 제공합니다. 연결할 수 있는 서비스는 여러가지가 있습니다:
+
+- [추론 API](https://huggingface.co/docs/api-inference/index): Hugging Face의 인프라에서 가속화된 추론을 무료로 실행할 수 있는 서비스입니다. 이 서비스는 시작하기 위한 빠른 방법이며, 다양한 모델을 테스트하고 AI 제품을 프로토타입화하는 데에도 유용합니다.
+- [추론 엔드포인트](https://huggingface.co/inference-endpoints): 모델을 쉽게 운영 환경으로 배포할 수 있는 제품입니다. 추론은 여러분이 선택한 클라우드 제공업체의 전용 및 완전히 관리되는 인프라에서 Hugging Face에 의해 실행됩니다.
+
+이러한 서비스는 [`InferenceClient`] 객체를 사용하여 호출할 수 있습니다. 자세한 사용 방법에 대해서는 [이 가이드](../guides/inference)를 참조해주세요.
+
+## 추론 클라이언트[[huggingface_hub.InferenceClient]]
+
+[[autodoc]] InferenceClient
+
+## 비동기 추론 클라이언트[[huggingface_hub.AsyncInferenceClient]]
+
+비동기 버전의 클라이언트도 제공되며, 이는 `asyncio`와 `aiohttp`를 기반으로 작동합니다. 
+이를 사용하려면 `aiohttp`를 직접 설치하거나 `[inference]` 추가 기능을 사용할 수 있습니다:
+
+```sh
+pip install --upgrade huggingface_hub[inference]
+# 또는
+# pip install aiohttp
+```
+
+[[autodoc]] AsyncInferenceClient
+
+## 추론 시간 초과 오류[[huggingface_hub.InferenceTimeoutError]]
+
+[[autodoc]] InferenceTimeoutError
+
+## 반환 유형[[return-types]]
+
+대부분의 작업에 대해, 반환 값은 내장된 유형(string, list, image...)을 갖습니다. 보다 복잡한 유형을 위한 목록은 다음과 같습니다.
+
+### 대화형 출력 대화[[huggingface_hub.inference._types.ConversationalOutputConversation]]
+
+[[autodoc]] huggingface_hub.inference._types.ConversationalOutputConversation
+
+### 대화형 출력[[huggingface_hub.inference._types.ConversationalOutput]]
+
+[[autodoc]] huggingface_hub.inference._types.ConversationalOutput
+
+### 모델 상태[[huggingface_hub.inference._common.ModelStatus]]
+
+[[autodoc]] huggingface_hub.inference._common.ModelStatus
+
+## 추론 API[[huggingface_hub.InferenceApi]]
+
+[`InferenceAPI`]는 추론 API를 호출하는 레거시 방식입니다. 이 인터페이스는 더 간단하며 각 작업의 입력 매개변수와 출력 형식을 알아야 합니다. 또한 추론 엔드포인트나 AWS SageMaker와 같은 다른 서비스에 연결할 수 있는 기능이 없습니다. [`InferenceAPI`]는 곧 폐지될 예정이므로 가능한 경우 [`InferenceClient`]를 사용하는 것을 권장합니다. 스크립트에서 [`InferenceAPI`]를 [`InferenceClient`]로 전환하는 방법에 대해 알아보려면 [이 가이드](../guides/inference#legacy-inferenceapi-client)를 참조하세요.
+
+[[autodoc]] InferenceApi
+    - __init__
+    - __call__
+    - all
diff --git a/docs/source/ko/package_reference/inference_endpoints.md b/docs/source/ko/package_reference/inference_endpoints.md
new file mode 100644
index 00000000..472a452d
--- /dev/null
+++ b/docs/source/ko/package_reference/inference_endpoints.md
@@ -0,0 +1,42 @@
+# 추론 엔드포인트 [[inference-endpoints]]
+
+Hugging Face가 관리하는 추론 엔드포인트는 우리가 모델을 쉽고 안전하게 배포할 수 있게 해주는 도구입니다. 이러한 추론 엔드포인트는 [Hub](https://huggingface.co/models)에 있는 모델을 기반으로 설계되었습니다. 이 문서는 `huggingface_hub`와 추론 엔드포인트 통합에 관한 참조 페이지이며, 더욱 자세한 정보는 [공식 문서](https://huggingface.co/docs/inference-endpoints/index)를 통해 확인할 수 있습니다.
+
+<Tip>
+
+'huggingface_hub'를 사용하여 추론 엔드포인트를 프로그래밍 방식으로 관리하는 방법을 알고 싶다면, [관련 가이드](../guides/inference_endpoints)를 확인해 보세요.
+
+</Tip>
+
+추론 엔드포인트는 API로 쉽게 접근할 수 있습니다. 이 엔드포인트들은 [Swagger](https://api.endpoints.huggingface.cloud/)를 통해 문서화되어 있고, [`InferenceEndpoint`] 클래스는 이 API를 사용해 만든 간단한 래퍼입니다.
+
+## 매소드 [[methods]]
+
+다음과 같은 추론 엔드포인트의 기능이 [`HfApi`]안에 구현되어 있습니다:
+
+- [`get_inference_endpoint`]와 [`list_inference_endpoints`]를 사용해 엔드포인트 정보를 조회할 수 있습니다.
+- [`create_inference_endpoint`], [`update_inference_endpoint`], [`delete_inference_endpoint`]로 엔드포인트를 배포하고 관리할 수 있습니다.
+- [`pause_inference_endpoint`]와 [`resume_inference_endpoint`]로 엔드포인트를 잠시 멈추거나 다시 시작할 수 있습니다.
+- [`scale_to_zero_inference_endpoint`]로 엔드포인트의 복제본을 0개로 설정할 수 있습니다.
+
+## InferenceEndpoint [[huggingface_hub.InferenceEndpoint]]
+
+기본 데이터 클래스는 [`InferenceEndpoint`]입니다. 여기에는 구성 및 현재 상태를 가지고 있는 배포된 `InferenceEndpoint`에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 배포 후에는 [`InferenceEndpoint.client`]와 [`InferenceEndpoint.async_client`]를 사용해 엔드포인트에서 추론 작업을 할 수 있고, 이때 [`InferenceClient`]와 [`AsyncInferenceClient`] 객체를 반환합니다.
+
+[[autodoc]] InferenceEndpoint
+  - from_raw
+  - client
+  - async_client
+  - all
+
+## InferenceEndpointStatus [[huggingface_hub.InferenceEndpointStatus]]
+
+[[autodoc]] InferenceEndpointStatus
+
+## InferenceEndpointType [[huggingface_hub.InferenceEndpointType]]
+
+[[autodoc]] InferenceEndpointType
+
+## InferenceEndpointError [[huggingface_hub.InferenceEndpointError]]
+
+[[autodoc]] InferenceEndpointError
diff --git a/docs/source/ko/package_reference/login.md b/docs/source/ko/package_reference/login.md
new file mode 100644
index 00000000..8ab39c22
--- /dev/null
+++ b/docs/source/ko/package_reference/login.md
@@ -0,0 +1,25 @@
+<!--⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
+rendered properly in your Markdown viewer.
+-->
+
+# 로그인 및 로그아웃[[login-and-logout]]
+
+`huggingface_hub` 라이브러리를 사용하면 사용자의 기기를 Hub에 프로그래밍적으로 로그인/로그아웃할 수 있습니다.
+
+인증에 대한 자세한 내용은 [이 섹션](../quick-start#authentication)을 확인하세요.
+
+## 로그인[[login]]
+
+[[autodoc]] login
+
+## 인터프리터_로그인[[interpreter_login]]
+
+[[autodoc]] interpreter_login
+
+## 노트북_로그인[[notebook_login]]
+
+[[autodoc]] notebook_login
+
+## 로그아웃[[logout]]
+
+[[autodoc]] logout
diff --git a/docs/source/ko/package_reference/tensorboard.md b/docs/source/ko/package_reference/tensorboard.md
new file mode 100644
index 00000000..395a7337
--- /dev/null
+++ b/docs/source/ko/package_reference/tensorboard.md
@@ -0,0 +1,18 @@
+<!--⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
+rendered properly in your Markdown viewer.
+-->
+
+# TensorBoard 로거[[tensorboard-logger]]
+
+TensorBoard는 기계학습 실험을 위한 시각화 도구입니다. 주로 손실 및 정확도와 같은 지표를 추적 및 시각화하고, 모델 그래프와 
+히스토그램을 보여주고, 이미지를 표시하는 등 다양한 기능을 제공합니다. 또한 TensorBoard는 Hugging Face Hub와 잘 통합되어 있습니다. 
+`tfevents` 같은 TensorBoard 추적을 Hub에 푸시하면 Hub는 이를 자동으로 감지하여 시각화 인스턴스를 시작합니다.
+TensorBoard와 Hub의 통합에 대한 자세한 정보는 [가이드](https://huggingface.co/docs/hub/tensorboard)를 확인하세요.
+
+이 통합을 위해, `huggingface_hub`는 로그를 Hub로 푸시하기 위한 사용자 정의 로거를 제공합니다. 
+이 로거는 추가적인 코드 없이 [SummaryWriter](https://tensorboardx.readthedocs.io/en/latest/tensorboard.html)의 대체제로 사용될 수 있습니다. 
+추적은 계속해서 로컬에 저장되며 백그라운드 작업이 일정한 시간마다 Hub에 푸시하는 형태로 동작합니다.
+
+## HFSummaryWriter[[huggingface_hub.HFSummaryWriter]]
+
+[[autodoc]] HFSummaryWriter
diff --git a/src/huggingface_hub/__init__.py b/src/huggingface_hub/__init__.py
index 456ad71d..991ac71d 100644
--- a/src/huggingface_hub/__init__.py
+++ b/src/huggingface_hub/__init__.py
@@ -500,15 +500,15 @@ def _attach(package_name, submodules=None, submod_attrs=None):
     def __dir__():
         return __all__
 
-    if os.environ.get("EAGER_IMPORT", ""):
-        for attr in set(attr_to_modules.keys()) | submodules:
-            __getattr__(attr)
-
     return __getattr__, __dir__, list(__all__)
 
 
 __getattr__, __dir__, __all__ = _attach(__name__, submodules=[], submod_attrs=_SUBMOD_ATTRS)
 
+if os.environ.get("EAGER_IMPORT", ""):
+    for attr in __all__:
+        __getattr__(attr)
+
 # WARNING: any content below this statement is generated automatically. Any manual edit
 # will be lost when re-generating this file !
 #
diff --git a/src/huggingface_hub/_commit_api.py b/src/huggingface_hub/_commit_api.py
index b807106b..b25a8e95 100644
--- a/src/huggingface_hub/_commit_api.py
+++ b/src/huggingface_hub/_commit_api.py
@@ -15,14 +15,13 @@ from typing import TYPE_CHECKING, Any, BinaryIO, Dict, Iterable, Iterator, List,
 
 from tqdm.contrib.concurrent import thread_map
 
-from huggingface_hub import get_session
-
 from .constants import ENDPOINT, HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER
 from .file_download import hf_hub_url
 from .lfs import UploadInfo, lfs_upload, post_lfs_batch_info
 from .utils import (
     EntryNotFoundError,
     chunk_iterable,
+    get_session,
     hf_raise_for_status,
     logging,
     tqdm_stream_file,
diff --git a/src/huggingface_hub/_inference_endpoints.py b/src/huggingface_hub/_inference_endpoints.py
index 3b2f2541..1fd2116d 100644
--- a/src/huggingface_hub/_inference_endpoints.py
+++ b/src/huggingface_hub/_inference_endpoints.py
@@ -8,7 +8,7 @@ from huggingface_hub.errors import InferenceEndpointError, InferenceEndpointTime
 
 from .inference._client import InferenceClient
 from .inference._generated._async_client import AsyncInferenceClient
-from .utils import logging, parse_datetime
+from .utils import get_session, logging, parse_datetime
 
 
 if TYPE_CHECKING:
@@ -194,10 +194,6 @@ class InferenceEndpoint:
             [`InferenceEndpointTimeoutError`]
                 If the Inference Endpoint is not deployed after `timeout` seconds.
         """
-        if self.url is not None:  # Means the endpoint is deployed
-            logger.info("Inference Endpoint is ready to be used.")
-            return self
-
         if timeout is not None and timeout < 0:
             raise ValueError("`timeout` cannot be negative.")
         if refresh_every <= 0:
@@ -205,10 +201,12 @@ class InferenceEndpoint:
 
         start = time.time()
         while True:
-            self.fetch()
-            if self.url is not None:  # Means the endpoint is deployed
-                logger.info("Inference Endpoint is ready to be used.")
-                return self
+            if self.url is not None:
+                # Means the URL is provisioned => check if the endpoint is reachable
+                response = get_session().get(self.url, headers=self._api._build_hf_headers(token=self._token))
+                if response.status_code == 200:
+                    logger.info("Inference Endpoint is ready to be used.")
+                    return self
             if self.status == InferenceEndpointStatus.FAILED:
                 raise InferenceEndpointError(
                     f"Inference Endpoint {self.name} failed to deploy. Please check the logs for more information."
@@ -218,6 +216,7 @@ class InferenceEndpoint:
                     raise InferenceEndpointTimeoutError("Timeout while waiting for Inference Endpoint to be deployed.")
             logger.info(f"Inference Endpoint is not deployed yet ({self.status}). Waiting {refresh_every}s...")
             time.sleep(refresh_every)
+            self.fetch()
 
     def fetch(self) -> "InferenceEndpoint":
         """Fetch latest information about the Inference Endpoint.
diff --git a/src/huggingface_hub/_webhooks_payload.py b/src/huggingface_hub/_webhooks_payload.py
index 296e4251..288f4b08 100644
--- a/src/huggingface_hub/_webhooks_payload.py
+++ b/src/huggingface_hub/_webhooks_payload.py
@@ -16,7 +16,21 @@
 
 from typing import List, Literal, Optional
 
-from pydantic import BaseModel
+from .utils import is_pydantic_available
+
+
+if is_pydantic_available():
+    from pydantic import BaseModel
+else:
+    # Define a dummy BaseModel to avoid import errors when pydantic is not installed
+    # Import error will be raised when trying to use the class
+
+    class BaseModel:  # type: ignore [no-redef]
+        def __init__(self, *args, **kwargs) -> None:
+            raise ImportError(
+                "You must have `pydantic` installed to use `WebhookPayload`. This is an optional dependency that"
+                " should be installed separately. Please run `pip install --upgrade pydantic` and retry."
+            )
 
 
 # This is an adaptation of the ReportV3 interface implemented in moon-landing. V0, V1 and V2 have been ignored as they
diff --git a/src/huggingface_hub/_webhooks_server.py b/src/huggingface_hub/_webhooks_server.py
index 222f0962..9f925281 100644
--- a/src/huggingface_hub/_webhooks_server.py
+++ b/src/huggingface_hub/_webhooks_server.py
@@ -20,15 +20,19 @@ import os
 from functools import wraps
 from typing import TYPE_CHECKING, Any, Callable, Dict, Optional
 
-from .utils import experimental, is_gradio_available
+from .utils import experimental, is_fastapi_available, is_gradio_available
 
 
 if TYPE_CHECKING:
     import gradio as gr
+    from fastapi import Request
 
-
-from fastapi import FastAPI, Request
-from fastapi.responses import JSONResponse
+if is_fastapi_available():
+    from fastapi import FastAPI, Request
+    from fastapi.responses import JSONResponse
+else:
+    # Will fail at runtime if FastAPI is not available
+    FastAPI = Request = JSONResponse = None  # type: ignore [misc, assignment]
 
 
 _global_app: Optional["WebhooksServer"] = None
@@ -96,6 +100,11 @@ class WebhooksServer:
                 "You must have `gradio` installed to use `WebhooksServer`. Please run `pip install --upgrade gradio`"
                 " first."
             )
+        if not is_fastapi_available():
+            raise ImportError(
+                "You must have `fastapi` installed to use `WebhooksServer`. Please run `pip install --upgrade fastapi`"
+                " first."
+            )
         return super().__new__(cls)
 
     def __init__(
diff --git a/src/huggingface_hub/hub_mixin.py b/src/huggingface_hub/hub_mixin.py
index da1d98ee..2dbbe79b 100644
--- a/src/huggingface_hub/hub_mixin.py
+++ b/src/huggingface_hub/hub_mixin.py
@@ -44,8 +44,8 @@ DEFAULT_MODEL_CARD = """
 {{ card_data }}
 ---
 
-This model has been pushed to the Hub using **{{ library_name }}**:
-- Repo: {{ repo_url | default("[More Information Needed]", true) }}
+This model has been pushed to the Hub using the [PytorchModelHubMixin](https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/package_reference/mixins#huggingface_hub.PyTorchModelHubMixin) integration:
+- Library: {{ repo_url | default("[More Information Needed]", true) }}
 - Docs: {{ docs_url | default("[More Information Needed]", true) }}
 """
 
@@ -53,6 +53,7 @@ This model has been pushed to the Hub using **{{ library_name }}**:
 @dataclass
 class MixinInfo:
     library_name: Optional[str] = None
+    pipeline_tag: Optional[str] = None
     tags: Optional[List[str]] = None
     repo_url: Optional[str] = None
     docs_url: Optional[str] = None
@@ -75,6 +76,8 @@ class ModelHubMixin:
             Name of the library integrating ModelHubMixin. Used to generate model card.
         tags (`List[str]`, *optional*):
             Tags to be added to the model card. Used to generate model card.
+        pipeline_tag (`str`, *optional*):
+            Tag of the pipeline. Used to generate model card. e.g. "text-classification".
         repo_url (`str`, *optional*):
             URL of the library repository. Used to generate model card.
         docs_url (`str`, *optional*):
@@ -156,6 +159,7 @@ class ModelHubMixin:
         cls,
         *,
         library_name: Optional[str] = None,
+        pipeline_tag: Optional[str] = None,
         tags: Optional[List[str]] = None,
         repo_url: Optional[str] = None,
         docs_url: Optional[str] = None,
@@ -169,6 +173,7 @@ class ModelHubMixin:
         cls._hub_mixin_info = MixinInfo(
             library_name=library_name,
             tags=tags,
+            pipeline_tag=pipeline_tag,
             repo_url=repo_url,
             docs_url=docs_url,
         )
@@ -257,6 +262,8 @@ class ModelHubMixin:
                 not provided.
             kwargs:
                 Additional key word arguments passed along to the [`~ModelHubMixin.push_to_hub`] method.
+        Returns:
+            `str` or `None`: url of the commit on the Hub if `push_to_hub=True`, `None` otherwise.
         """
         save_directory = Path(save_directory)
         save_directory.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
diff --git a/src/huggingface_hub/utils/__init__.py b/src/huggingface_hub/utils/__init__.py
index 511709e8..e51b274a 100644
--- a/src/huggingface_hub/utils/__init__.py
+++ b/src/huggingface_hub/utils/__init__.py
@@ -68,6 +68,7 @@ from ._runtime import (
     dump_environment_info,
     get_aiohttp_version,
     get_fastai_version,
+    get_fastapi_version,
     get_fastcore_version,
     get_gradio_version,
     get_graphviz_version,
@@ -85,6 +86,7 @@ from ._runtime import (
     get_torch_version,
     is_aiohttp_available,
     is_fastai_available,
+    is_fastapi_available,
     is_fastcore_available,
     is_google_colab,
     is_gradio_available,
diff --git a/src/huggingface_hub/utils/_runtime.py b/src/huggingface_hub/utils/_runtime.py
index 21f85273..8dab5476 100644
--- a/src/huggingface_hub/utils/_runtime.py
+++ b/src/huggingface_hub/utils/_runtime.py
@@ -30,6 +30,7 @@ _package_versions = {}
 _CANDIDATES = {
     "aiohttp": {"aiohttp"},
     "fastai": {"fastai"},
+    "fastapi": {"fastapi"},
     "fastcore": {"fastcore"},
     "gradio": {"gradio"},
     "graphviz": {"graphviz"},
@@ -105,6 +106,15 @@ def get_fastai_version() -> str:
     return _get_version("fastai")
 
 
+# FastAPI
+def is_fastapi_available() -> bool:
+    return is_package_available("fastapi")
+
+
+def get_fastapi_version() -> str:
+    return _get_version("fastapi")
+
+
 # Fastcore
 def is_fastcore_available() -> bool:
     return is_package_available("fastcore")


Test patch:
diff --git a/tests/test_hub_mixin_pytorch.py b/tests/test_hub_mixin_pytorch.py
index 317b0a00..3d1afdf5 100644
--- a/tests/test_hub_mixin_pytorch.py
+++ b/tests/test_hub_mixin_pytorch.py
@@ -34,7 +34,13 @@ if is_torch_available():
         def forward(self, x):
             return self.l1(x)
 
-    class DummyModelWithTags(nn.Module, PyTorchModelHubMixin, tags=["tag1", "tag2"], library_name="my-dummy-lib"):
+    class DummyModelWithTags(
+        nn.Module,
+        PyTorchModelHubMixin,
+        tags=["tag1", "tag2"],
+        pipeline_tag="text-classification",
+        library_name="my-dummy-lib",
+    ):
         def __init__(self, linear_layer: int = 4):
             super().__init__()
             self.l1 = nn.Linear(linear_layer, linear_layer)
@@ -265,6 +271,7 @@ class PytorchHubMixinTest(unittest.TestCase):
         model = DummyModelWithTags()
         card = model.generate_model_card()
         assert card.data.tags == ["tag1", "tag2", "pytorch_model_hub_mixin", "model_hub_mixin"]
+        assert card.data.pipeline_tag == "text-classification"
 
         model.save_pretrained(self.cache_dir)
         card_reloaded = ModelCard.load(self.cache_dir / "README.md")
diff --git a/tests/test_inference_endpoints.py b/tests/test_inference_endpoints.py
index 319535ba..edcf2d4d 100644
--- a/tests/test_inference_endpoints.py
+++ b/tests/test_inference_endpoints.py
@@ -183,8 +183,9 @@ def test_fetch(mock_get: Mock):
     assert endpoint.url == "https://vksrvs8pc1xnifhq.us-east-1.aws.endpoints.huggingface.cloud"
 
 
+@patch("huggingface_hub._inference_endpoints.get_session")
 @patch("huggingface_hub.hf_api.HfApi.get_inference_endpoint")
-def test_wait_until_running(mock_get: Mock):
+def test_wait_until_running(mock_get: Mock, mock_session: Mock):
     """Test waits waits until the endpoint is ready."""
     endpoint = InferenceEndpoint.from_raw(MOCK_INITIALIZING, namespace="foo")
 
@@ -194,11 +195,18 @@ def test_wait_until_running(mock_get: Mock):
         InferenceEndpoint.from_raw(MOCK_INITIALIZING, namespace="foo"),
         InferenceEndpoint.from_raw(MOCK_INITIALIZING, namespace="foo"),
         InferenceEndpoint.from_raw(MOCK_RUNNING, namespace="foo"),
+        InferenceEndpoint.from_raw(MOCK_RUNNING, namespace="foo"),
+    ]
+    mock_session.return_value = Mock()
+    mock_session.return_value.get.side_effect = [
+        Mock(status_code=400),  # url is provisioned but not yet ready
+        Mock(status_code=200),  # endpoint is ready
     ]
+
     endpoint.wait(refresh_every=0.01)
 
     assert endpoint.status == "running"
-    assert len(mock_get.call_args_list) == 5
+    assert len(mock_get.call_args_list) == 6
 
 
 @patch("huggingface_hub.hf_api.HfApi.get_inference_endpoint")
@@ -216,7 +224,7 @@ def test_wait_timeout(mock_get: Mock):
         endpoint.wait(timeout=0.1, refresh_every=0.05)
 
     assert endpoint.status == "pending"
-    assert len(mock_get.call_args_list) == 3
+    assert len(mock_get.call_args_list) == 2
 
 
 @patch("huggingface_hub.hf_api.HfApi.get_inference_endpoint")