Hugging Face로 비전 트랜스포머 미세 조정 마스터하기

미세 조정 프로세스를 시작하기 전에 데이터 세트를 적절히 준비하는 것이 중요합니다. 이는 다음을 포함합니다: 1. **데이터 수집**: 작업과 관련된 다양한 이미지 세트를 수집합니다. 2. **데이터 주석**: 이미지의 정확한 레이블링을 보장합니다. 주석의 품질은 모델 성능에 큰 영향을 미칩니다. 3. **데이터 증강**: 회전, 뒤집기, 색상 조정과 같은 기술을 사용하여 모델의 강인성을 향상시킵니다.

환경이 준비되면 미세 조정을 시작할 수 있습니다. 다음은 구조화된 접근 방식입니다: 1. **훈련 매개변수 정의**: 학습률, 배치 크기 및 에포크와 같은 매개변수를 설정합니다: ``` training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=16, learning_rate=5e-5, ) ``` 2. **트레이너 생성**: Hugging Face의 Trainer 클래스를 활용합니다: ``` from transformers import Trainer trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=eval_dataset, ) ``` 3. **훈련 시작**: ``` trainer.train() ```

Hugging Face Transformers 라이브러리의 VQA 파이프라인을 사용하면 사용자가 이미지를 입력하고 질문을 던져 가장 가능성이 높은 답변을 반환받을 수 있습니다. 설정 방법은 다음과 같습니다: ``` from transformers import pipeline vqa_pipeline = pipeline(model="dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa") image_url = "https://huggingface.co/datasets/mishig/sample_images/resolve/main/tiger.jpg" question = "동물이 무엇을 하고 있나요?" answer = vqa_pipeline(question=question, image=image_url, top_k=1) print(answer) ```

Hugging Face로 비전 트랜스포머를 미세 조정하는 것은 최첨단 모델을 특정 작업에 적응시키는 효과적인 방법입니다. 위에 설명된 구조화된 접근 방식을 따르면 실제 응용 프로그램을 위한 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 더 자세한 예제와 자료는 공식 Hugging Face 문서를 참조하세요.