Hugging Face에서 제공하는 transformers를 이용하면, 모델의 구조를 전부 설계할 필요 없이 편리하게 사전 학습된 모델을 사용할 수 있다. * 아래에 작성한 코드는 Jupyter(Colab) 환경에서 실행한다는 전제로 작성하였다. 참고자료: https://huggingface.co/docs/transformers/index 🤗 Transformers Reinforcement learning models huggingface.co 설치 !pip install transformers Pipeline pipeline은 해결하고자 하는 문제(task)에 맞는 사전학습 모델을 제공한다. task의 분류는 pipeline에서 확인할 수 있다. 예를 들어, NER(개체명 인식 문제)을 통해 이름과 고..
Go는 testing을 통해 테스트 코드 작성을 지원한다. 테스트를 수행할 테스트 파일은 _test.go 형식의 파일 이름을 가져야 한다. (예: cv_test.go) import "testing" Test func Test함수이름(t *testing.T) { res := 함수(...) if res != 결과 { t.Errorf("...") } } 테스트를 수행할 함수는 Test로 시작하고, *testing.T를 파라미터로 받는다. 예: func RepeatAdd(n int) int { i := 0 for j := 1; j
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