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🤗 Transformers를 시작해보세요! 개발해본 적이 없더라도 쉽게 읽을 수 있도록 쓰인 이 글은 pipeline을 사용하여 추론하고, 사전학습된 모델과 전처리기를 AutoClass로 로드하고, PyTorch 또는 TensorFlow로 모델을 빠르게 학습시키는 방법을 소개해 드릴 것입니다. 본 가이드에서 소개되는 개념을 (특히 초보자의 관점으로) 더 친절하게 접하고 싶다면, 튜토리얼이나 코스를 참조하기를 권장합니다.

시작하기 전에 필요한 라이브러리가 모두 설치되어 있는지 확인하세요:

!pip install transformers datasets evaluate accelerate

또한 선호하는 머신 러닝 프레임워크를 설치해야 합니다:

pip install torch

pip install tensorflow

파이프라인

pipeline은 사전 훈련된 모델로 추론하기에 가장 쉽고 빠른 방법입니다. pipeline()은 여러 모달리티에서 다양한 과업을 쉽게 처리할 수 있으며, 아래 표에 표시된 몇 가지 과업을 기본적으로 지원합니다:

먼저 pipeline()의 인스턴스를 생성하고 사용할 작업을 지정합니다. 이 가이드에서는 감정 분석을 위해 pipeline()을 사용하는 예제를 보여드리겠습니다:

>>> from transformers import pipeline

>>> classifier = pipeline("sentiment-analysis")

pipeline()은 감정 분석을 위한 사전 훈련된 모델과 토크나이저를 자동으로 다운로드하고 캐시합니다. 이제 classifier를 대상 텍스트에 사용할 수 있습니다:

>>> classifier("We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.")
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998}]

만약 입력이 여러 개 있는 경우, 입력을 리스트로 pipeline()에 전달하여, 사전 훈련된 모델의 출력을 딕셔너리로 이루어진 리스트 형태로 받을 수 있습니다:

>>> results = classifier(["We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.", "We hope you don't hate it."])
>>> for result in results:
...     print(f"label: {result['label']}, with score: {round(result['score'], 4)}")
label: POSITIVE, with score: 0.9998
label: NEGATIVE, with score: 0.5309

pipeline()은 주어진 과업에 관계없이 데이터셋 전부를 순회할 수도 있습니다. 이 예제에서는 자동 음성 인식을 과업으로 선택해 보겠습니다:

>>> import torch
>>> from transformers import pipeline

>>> speech_recognizer = pipeline("automatic-speech-recognition", model="facebook/wav2vec2-base-960h")

데이터셋을 로드할 차례입니다. (자세한 내용은 🤗 Datasets 시작하기을 참조하세요) 여기에서는 MInDS-14 데이터셋을 로드하겠습니다:

>>> from datasets import load_dataset, Audio

>>> dataset = load_dataset("PolyAI/minds14", name="en-US", split="train")

데이터셋의 샘플링 레이트가 기존 모델인 facebook/wav2vec2-base-960h의 훈련 당시 샘플링 레이트와 일치하는지 확인해야 합니다:

>>> dataset = dataset.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=speech_recognizer.feature_extractor.sampling_rate))

"audio" 열을 호출하면 자동으로 오디오 파일을 가져와서 리샘플링합니다. 첫 4개 샘플에서 원시 웨이브폼 배열을 추출하고 파이프라인에 리스트로 전달하세요:

>>> result = speech_recognizer(dataset[:4]["audio"])
>>> print([d["text"] for d in result])
['I WOULD LIKE TO SET UP A JOINT ACCOUNT WITH MY PARTNER HOW DO I PROCEED WITH DOING THAT', "FONDERING HOW I'D SET UP A JOIN TO HELL T WITH MY WIFE AND WHERE THE AP MIGHT BE", "I I'D LIKE TOY SET UP A JOINT ACCOUNT WITH MY PARTNER I'M NOT SEEING THE OPTION TO DO IT ON THE APSO I CALLED IN TO GET SOME HELP CAN I JUST DO IT OVER THE PHONE WITH YOU AND GIVE YOU THE INFORMATION OR SHOULD I DO IT IN THE AP AN I'M MISSING SOMETHING UQUETTE HAD PREFERRED TO JUST DO IT OVER THE PHONE OF POSSIBLE THINGS", 'HOW DO I FURN A JOINA COUT']

음성이나 비전과 같이 입력이 큰 대규모 데이터셋의 경우, 모든 입력을 메모리에 로드하려면 리스트 대신 제너레이터 형태로 전달해야 합니다. 자세한 내용은 Pipelines API 참조를 확인하세요.

파이프라인에서 다른 모델과 토크나이저 사용하기

pipeline()은 Hub의 모든 모델을 사용할 수 있기 때문에, pipeline()을 다른 용도에 맞게 쉽게 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 프랑스어 텍스트를 처리할 수 있는 모델을 사용하기 위해선 Hub의 태그를 사용하여 적절한 모델을 필터링하면 됩니다. 필터링된 결과의 상위 항목으로는 프랑스어 텍스트에 사용할 수 있는 다국어 BERT 모델이 반환됩니다:

>>> model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

>>> from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForSequenceClassification

>>> model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

pipeline()에서 모델과 토크나이저를 지정하면, 이제 classifier를 프랑스어 텍스트에 적용할 수 있습니다:

>>> classifier = pipeline("sentiment-analysis", model=model, tokenizer=tokenizer)
>>> classifier("Nous sommes très heureux de vous présenter la bibliothèque 🤗 Transformers.")
[{'label': '5 stars', 'score': 0.7273}]

마땅한 모델을 찾을 수 없는 경우 데이터를 기반으로 사전 훈련된 모델을 미세조정해야 합니다. 미세조정 방법에 대한 자세한 내용은 미세조정 튜토리얼을 참조하세요. 사전 훈련된 모델을 미세조정한 후에는 모델을 Hub의 커뮤니티와 공유하여 머신러닝 민주화에 기여해주세요! 🤗

AutoClass

AutoModelForSequenceClassification과 AutoTokenizer 클래스는 위에서 다룬 pipeline()의 기능을 구현하는 데 사용됩니다. AutoClass는 사전 훈련된 모델의 아키텍처를 이름이나 경로에서 자동으로 가져오는 ‘바로가기’입니다. 과업에 적합한 AutoClass를 선택하고 해당 전처리 클래스를 선택하기만 하면 됩니다.

이전 섹션의 예제로 돌아가서 pipeline()의 결과를 AutoClass를 활용해 복제하는 방법을 살펴보겠습니다.

AutoTokenizer

토크나이저는 텍스트를 모델의 입력으로 사용하기 위해 숫자 배열 형태로 전처리하는 역할을 담당합니다. 토큰화 과정에는 단어를 어디에서 끊을지, 어느 수준까지 나눌지와 같은 여러 규칙들이 있습니다 (토큰화에 대한 자세한 내용은 토크나이저 요약을 참조하세요). 가장 중요한 점은 모델이 사전 훈련된 모델과 동일한 토큰화 규칙을 사용하도록 동일한 모델 이름으로 토크나이저를 인스턴스화해야 한다는 것입니다.

AutoTokenizer로 토크나이저를 로드하세요:

>>> from transformers import AutoTokenizer

>>> model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

텍스트를 토크나이저에 전달하세요:

>>> encoding = tokenizer("We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.")
>>> print(encoding)
{'input_ids': [101, 11312, 10320, 12495, 19308, 10114, 11391, 10855, 10103, 100, 58263, 13299, 119, 102],
 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}

토크나이저는 다음을 포함한 딕셔너리를 반환합니다:

• input_ids: 토큰의 숫자 표현.
• attention_mask: 어떤 토큰에 주의를 기울여야 하는지를 나타냅니다.

토크나이저는 입력을 리스트 형태로도 받을 수 있으며, 텍스트를 패딩하고 잘라내어 일정한 길이의 묶음을 반환할 수도 있습니다:

>>> pt_batch = tokenizer(
...     ["We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.", "We hope you don't hate it."],
...     padding=True,
...     truncation=True,
...     max_length=512,
...     return_tensors="pt",
... )

>>> tf_batch = tokenizer(
...     ["We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.", "We hope you don't hate it."],
...     padding=True,
...     truncation=True,
...     max_length=512,
...     return_tensors="tf",
... )

AutoModel

>>> from transformers import AutoModelForSequenceClassification

>>> model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
>>> pt_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

>>> pt_outputs = pt_model(**pt_batch)

>>> from torch import nn

>>> pt_predictions = nn.functional.softmax(pt_outputs.logits, dim=-1)
>>> print(pt_predictions)
tensor([[0.0021, 0.0018, 0.0115, 0.2121, 0.7725],
        [0.2084, 0.1826, 0.1969, 0.1755, 0.2365]], grad_fn=<SoftmaxBackward0>)

>>> from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification

>>> model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
>>> tf_model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

>>> tf_outputs = tf_model(tf_batch)

>>> import tensorflow as tf

>>> tf_predictions = tf.nn.softmax(tf_outputs.logits, axis=-1)
>>> tf_predictions

모델 저장하기

>>> pt_save_directory = "./pt_save_pretrained"
>>> tokenizer.save_pretrained(pt_save_directory)
>>> pt_model.save_pretrained(pt_save_directory)

>>> pt_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./pt_save_pretrained")

>>> tf_save_directory = "./tf_save_pretrained"
>>> tokenizer.save_pretrained(tf_save_directory)
>>> tf_model.save_pretrained(tf_save_directory)

>>> tf_model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./tf_save_pretrained")

🤗 Transformers의 멋진 기능 중 하나는 모델을 PyTorch 또는 TensorFlow 모델로 저장해뒀다가 다른 프레임워크로 다시 로드할 수 있는 점입니다. from_pt 또는 from_tf 매개변수를 사용하여 모델을 한 프레임워크에서 다른 프레임워크로 변환할 수 있습니다:

>>> from transformers import AutoModel

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tf_save_directory)
>>> pt_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(tf_save_directory, from_tf=True)

>>> from transformers import TFAutoModel

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(pt_save_directory)
>>> tf_model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(pt_save_directory, from_pt=True)

커스텀 모델 구축하기

모델의 구성 클래스를 수정하여 모델의 구조를 바꿀 수 있습니다. (은닉층이나 어텐션 헤드의 수와 같은) 모델의 속성은 구성에서 지정되기 때문입니다. 커스텀 구성 클래스로 모델을 만들면 처음부터 시작해야 합니다. 모델 속성은 무작위로 초기화되므로 의미 있는 결과를 얻으려면 먼저 모델을 훈련시켜야 합니다.

먼저 AutoConfig를 가져오고 수정하고 싶은 사전학습된 모델을 로드하세요. AutoConfig.from_pretrained() 내부에서 (어텐션 헤드 수와 같이) 변경하려는 속성를 지정할 수 있습니다:

>>> from transformers import AutoConfig

>>> my_config = AutoConfig.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased", n_heads=12)

>>> from transformers import AutoModel

>>> my_model = AutoModel.from_config(my_config)

>>> from transformers import TFAutoModel

>>> my_model = TFAutoModel.from_config(my_config)

커스텀 구성에 대한 자세한 내용은 커스텀 아키텍처 만들기 가이드를 확인하세요.

Trainer - PyTorch에 최적화된 훈련 루프

모든 모델은 torch.nn.Module이므로 일반적인 훈련 루프에서 사용할 수 있습니다. 직접 훈련 루프를 작성할 수도 있지만, 🤗 Transformers는 PyTorch를 위한 Trainer 클래스를 제공합니다. 이 클래스에는 기본 훈련 루프가 포함되어 있으며 분산 훈련, 혼합 정밀도 등과 같은 기능을 추가로 제공합니다.

과업에 따라 다르지만 일반적으로 Trainer에 다음 매개변수를 전달합니다:

1. PreTrainedModel 또는 torch.nn.Module로 시작합니다:

   Copied

   >>> from transformers import AutoModelForSequenceClassification
   
   >>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

2. TrainingArguments는 학습률, 배치 크기, 훈련할 에포크 수와 같은 모델 하이퍼파라미터를 포함합니다. 훈련 인자를 지정하지 않으면 기본값이 사용됩니다:

   Copied

   >>> from transformers import TrainingArguments
   
   >>> training_args = TrainingArguments(
   ...     output_dir="path/to/save/folder/",
   ...     learning_rate=2e-5,
   ...     per_device_train_batch_size=8,
   ...     per_device_eval_batch_size=8,
   ...     num_train_epochs=2,
   ... )

3. 토크나이저, 이미지 프로세서, 특징 추출기(feature extractor) 또는 프로세서와 전처리 클래스를 로드하세요:

   Copied

   >>> from transformers import AutoTokenizer
   
   >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

4. 데이터셋을 로드하세요:

   Copied

   >>> from datasets import load_dataset
   
   >>> dataset = load_dataset("rotten_tomatoes")  # doctest: +IGNORE_RESULT

5. 데이터셋을 토큰화하는 함수를 생성하세요:

   Copied

   >>> def tokenize_dataset(dataset):
   ...     return tokenizer(dataset["text"])

   그리고 map로 데이터셋 전체에 적용하세요:

   Copied

   >>> dataset = dataset.map(tokenize_dataset, batched=True)

6. DataCollatorWithPadding을 사용하여 데이터셋의 표본 묶음을 만드세요:

   Copied

   >>> from transformers import DataCollatorWithPadding
   
   >>> data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer)

이제 위의 모든 클래스를 Trainer로 모으세요:

>>> from transformers import Trainer

>>> trainer = Trainer(
...     model=model,
...     args=training_args,
...     train_dataset=dataset["train"],
...     eval_dataset=dataset["test"],
...     processing_class=tokenizer,
...     data_collator=data_collator,
... )  # doctest: +SKIP

준비가 되었으면 train()을 호출하여 훈련을 시작하세요:

>>> trainer.train()

Trainer 내의 메서드를 서브클래스화하여 훈련 루프를 바꿀 수도 있습니다. 이러면 손실 함수, 옵티마이저, 스케줄러와 같은 기능 또한 바꿀 수 있게 됩니다. 변경 가능한 메소드에 대해서는 Trainer 문서를 참고하세요.

훈련 루프를 수정하는 다른 방법은 Callbacks를 사용하는 것입니다. Callbacks로 다른 라이브러리와 통합하고, 훈련 루프를 체크하여 진행 상황을 보고받거나, 훈련을 조기에 중단할 수 있습니다. Callbacks은 훈련 루프 자체를 바꾸지는 않습니다. 손실 함수와 같은 것을 바꾸려면 Trainer를 서브클래스화해야 합니다.

TensorFlow로 훈련시키기

모든 모델은 tf.keras.Model이므로 Keras API를 통해 TensorFlow에서 훈련시킬 수 있습니다. 🤗 Transformers는 데이터셋을 쉽게 tf.data.Dataset 형태로 쉽게 로드할 수 있는 prepare_tf_dataset() 메소드를 제공하기 때문에, Keras의 compile 및 fit 메소드로 바로 훈련을 시작할 수 있습니다.

1. TFPreTrainedModel 또는 tf.keras.Model로 시작합니다:

   Copied

   >>> from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification
   
   >>> model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

2. 토크나이저, 이미지 프로세서, 특징 추출기(feature extractor) 또는 프로세서와 같은 전처리 클래스를 로드하세요:

   Copied

   >>> from transformers import AutoTokenizer
   
   >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

3. 데이터셋을 토큰화하는 함수를 생성하세요:

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   >>> def tokenize_dataset(dataset):
   ...     return tokenizer(dataset["text"])  # doctest: +SKIP

4. map을 사용하여 전체 데이터셋에 토큰화 함수를 적용하고, 데이터셋과 토크나이저를 prepare_tf_dataset()에 전달하세요. 배치 크기를 변경하거나 데이터셋을 섞을 수도 있습니다:

   Copied

   >>> dataset = dataset.map(tokenize_dataset)  # doctest: +SKIP
   >>> tf_dataset = model.prepare_tf_dataset(
   ...     dataset["train"], batch_size=16, shuffle=True, tokenizer=tokenizer
   ... )  # doctest: +SKIP

5. 준비되었으면 compile 및 fit를 호출하여 훈련을 시작하세요. 🤗 Transformers의 모든 모델은 과업과 관련된 기본 손실 함수를 가지고 있으므로 명시적으로 지정하지 않아도 됩니다:

   Copied

   >>> from tensorflow.keras.optimizers import Adam
   
   >>> model.compile(optimizer=Adam(3e-5))  # No loss argument!
   >>> model.fit(tf_dataset)  # doctest: +SKIP

다음 단계는 무엇인가요?

🤗 Transformers 둘러보기를 모두 읽으셨다면, 가이드를 살펴보고 더 구체적인 것을 수행하는 방법을 알아보세요. 이를테면 커스텀 모델 구축하는 방법, 과업에 알맞게 모델을 미세조정하는 방법, 스크립트로 모델 훈련하는 방법 등이 있습니다. 🤗 Transformers 핵심 개념에 대해 더 알아보려면 커피 한 잔 들고 개념 가이드를 살펴보세요!