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번역

번역은 한 언어로 된 시퀀스를 다른 언어로 변환합니다. 번역이나 요약은 입력을 받아 일련의 출력을 반환하는 강력한 프레임워크인 시퀀스-투-시퀀스 문제로 구성할 수 있는 대표적인 태스크입니다. 번역 시스템은 일반적으로 다른 언어로 된 텍스트 간의 번역에 사용되지만, 음성 간의 통역이나 텍스트-음성 또는 음성-텍스트와 같은 조합에도 사용될 수 있습니다.

이 가이드에서 학습할 내용은:

1. 영어 텍스트를 프랑스어로 번역하기 위해 T5 모델을 OPUS Books 데이터세트의 영어-프랑스어 하위 집합으로 파인튜닝하는 방법과
2. 파인튜닝된 모델을 추론에 사용하는 방법입니다.

이 태스크 가이드는 아래 모델 아키텍처에도 응용할 수 있습니다.

BART, BigBird-Pegasus, Blenderbot, BlenderbotSmall, Encoder decoder, FairSeq Machine-Translation, GPTSAN-japanese, LED, LongT5, M2M100, Marian, mBART, MT5, MVP, NLLB, NLLB-MOE, Pegasus, PEGASUS-X, PLBart, ProphetNet, SwitchTransformers, T5, XLM-ProphetNet

시작하기 전에 필요한 라이브러리가 모두 설치되어 있는지 확인하세요:

    pip install transformers datasets evaluate sacrebleu

모델을 업로드하고 커뮤니티와 공유할 수 있도록 Hugging Face 계정에 로그인하는 것이 좋습니다. 새로운 창이 표시되면 토큰을 입력하여 로그인하세요.

    >>> from huggingface_hub import notebook_login

    >>> notebook_login()

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OPUS Books 데이터세트 가져오기

먼저 🤗 Datasets 라이브러리에서 OPUS Books 데이터세트의 영어-프랑스어 하위 집합을 가져오세요.

    >>> from datasets import load_dataset

    >>> books = load_dataset("opus_books", "en-fr")

데이터세트를 `train_test_split` 메서드를 사용하여 훈련 및 테스트 데이터로 분할하세요.

    >>> books = books["train"].train_test_split(test_size=0.2)

훈련 데이터에서 예시를 살펴볼까요?

    >>> books["train"][0]
    {'id': '90560',
     'translation': {'en': 'But this lofty plateau measured only a few fathoms, and soon we reentered Our Element.',
      'fr': 'Mais ce plateau élevé ne mesurait que quelques toises, et bientôt nous fûmes rentrés dans notre élément.'}}

반환된 딕셔너리의 `translation` 키가 텍스트의 영어, 프랑스어 버전을 포함하고 있는 것을 볼 수 있습니다.

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전처리

다음 단계로 영어-프랑스어 쌍을 처리하기 위해 T5 토크나이저를 가져오세요.

    >>> from transformers import AutoTokenizer

    >>> checkpoint = "t5-small"
    >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)

만들 전처리 함수는 아래 요구사항을 충족해야 합니다:

1. T5가 번역 태스크임을 인지할 수 있도록 입력 앞에 프롬프트를 추가하세요. 여러 NLP 태스크를 할 수 있는 모델 중 일부는 이렇게 태스크 프롬프트를 미리 줘야합니다.
2. 원어(영어)과 번역어(프랑스어)를 별도로 토큰화하세요. 영어 어휘로 사전 학습된 토크나이저로 프랑스어 텍스트를 토큰화할 수는 없기 때문입니다.
3. `max_length` 매개변수로 설정한 최대 길이보다 길지 않도록 시퀀스를 truncate하세요.

    >>> source_lang = "en"
    >>> target_lang = "fr"
    >>> prefix = "translate English to French: "

    >>> def preprocess_function(examples):
    ...     inputs = [prefix + example[source_lang] for example in examples["translation"]]
    ...     targets = [example[target_lang] for example in examples["translation"]]
    ...     model_inputs = tokenizer(inputs, text_target=targets, max_length=128, truncation=True)
    ...     return model_inputs

전체 데이터세트에 전처리 함수를 적용하려면 🤗 Datasets의 `map` 메서드를 사용하세요. `map` 함수의 속도를 높이려면 `batched=True`를 설정하여 데이터세트의 여러 요소를 한 번에 처리하는 방법이 있습니다.

    >>> tokenized_books = books.map(preprocess_function, batched=True)

이제 `DataCollatorForSeq2Seq`를 사용하여 예제 배치를 생성합니다. 데이터세트의 최대 길이로 전부를 padding하는 대신, 데이터 정렬 중 각 배치의 최대 길이로 문장을 동적으로 padding하는 것이 더 효율적입니다.

Pytorch
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    >>> from transformers import DataCollatorForSeq2Seq

    >>> data_collator = DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, model=checkpoint)

TensorFlow
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    >>> from transformers import DataCollatorForSeq2Seq

    >>> data_collator = DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, model=checkpoint, return_tensors="tf")

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평가

훈련 중에 메트릭을 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 됩니다. 🤗 Evaluate 라이브러리로 평가 방법(evaluation method)을 빠르게 가져올 수 있습니다. 현재 태스크에 적합한 SacreBLEU 메트릭을 가져오세요. (메트릭을 가져오고 계산하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 🤗 Evaluate 둘러보기를 참조하세요):

    >>> import evaluate

    >>> metric = evaluate.load("sacrebleu")

그런 다음 `compute`에 예측값과 레이블을 전달하여 SacreBLEU 점수를 계산하는 함수를 생성하세요:

    >>> import numpy as np

    >>> def postprocess_text(preds, labels):
    ...     preds = [pred.strip() for pred in preds]
    ...     labels = [[label.strip()] for label in labels]

    ...     return preds, labels

    >>> def compute_metrics(eval_preds):
    ...     preds, labels = eval_preds
    ...     if isinstance(preds, tuple):
    ...         preds = preds[0]
    ...     decoded_preds = tokenizer.batch_decode(preds, skip_special_tokens=True)

    ...     labels = np.where(labels != -100, labels, tokenizer.pad_token_id)
    ...     decoded_labels = tokenizer.batch_decode(labels, skip_special_tokens=True)

    ...     decoded_preds, decoded_labels = postprocess_text(decoded_preds, decoded_labels)

    ...     result = metric.compute(predictions=decoded_preds, references=decoded_labels)
    ...     result = {"bleu": result["score"]}

    ...     prediction_lens = [np.count_nonzero(pred != tokenizer.pad_token_id) for pred in preds]
    ...     result["gen_len"] = np.mean(prediction_lens)
    ...     result = {k: round(v, 4) for k, v in result.items()}
    ...     return result

이제 `compute_metrics` 함수는 준비되었고, 훈련 과정을 설정할 때 다시 살펴볼 예정입니다.

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훈련

Pytorch
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`Trainer`로 모델을 파인튜닝하는 방법에 익숙하지 않다면 여기에서 기본 튜토리얼을 살펴보시기 바랍니다!

모델을 훈련시킬 준비가 되었군요! `AutoModelForSeq2SeqLM`으로 T5를 로드하세요:

    >>> from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainer

    >>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(checkpoint)

이제 세 단계만 거치면 끝입니다:

1. `Seq2SeqTrainingArguments`에서 훈련 하이퍼파라미터를 정의하세요. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치인 `output_dir`입니다. 모델을 Hub에 푸시하기 위해 `push_to_hub=True`로 설정하세요. (모델을 업로드하려면 Hugging Face에 로그인해야 합니다.) `Trainer`는 에폭이 끝날때마다 SacreBLEU 메트릭을 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다.
2. `Seq2SeqTrainer`에 훈련 인수를 전달하세요. 모델, 데이터 세트, 토크나이저, data collator 및 `compute_metrics` 함수도 덩달아 전달해야 합니다.
3. `train()`을 호출하여 모델을 파인튜닝하세요.

    >>> training_args = Seq2SeqTrainingArguments(
    ...     output_dir="my_awesome_opus_books_model",
    ...     evaluation_strategy="epoch",
    ...     learning_rate=2e-5,
    ...     per_device_train_batch_size=16,
    ...     per_device_eval_batch_size=16,
    ...     weight_decay=0.01,
    ...     save_total_limit=3,
    ...     num_train_epochs=2,
    ...     predict_with_generate=True,
    ...     fp16=True,
    ...     push_to_hub=True,
    ... )

    >>> trainer = Seq2SeqTrainer(
    ...     model=model,
    ...     args=training_args,
    ...     train_dataset=tokenized_books["train"],
    ...     eval_dataset=tokenized_books["test"],
    ...     tokenizer=tokenizer,
    ...     data_collator=data_collator,
    ...     compute_metrics=compute_metrics,
    ... )

    >>> trainer.train()

학습이 완료되면 `push_to_hub()` 메서드로 모델을 Hub에 공유하세요. 이러면 누구나 모델을 사용할 수 있게 됩니다:

    >>> trainer.push_to_hub()

TensorFlow
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Keras로 모델을 파인튜닝하는 방법이 익숙하지 않다면, 여기에서 기본 튜토리얼을 살펴보시기 바랍니다!

TensorFlow에서 모델을 파인튜닝하려면 우선 optimizer 함수, 학습률 스케줄 등의 훈련 하이퍼파라미터를 설정하세요:

    >>> from transformers import AdamWeightDecay

    >>> optimizer = AdamWeightDecay(learning_rate=2e-5, weight_decay_rate=0.01)

이제 `TFAutoModelForSeq2SeqLM`로 T5를 가져오세요:

    >>> from transformers import TFAutoModelForSeq2SeqLM

    >>> model = TFAutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(checkpoint)

`prepare_tf_dataset()`로 데이터 세트를 `tf.data.Dataset` 형식으로 변환하세요:

    >>> tf_train_set = model.prepare_tf_dataset(
    ...     tokenized_books["train"],
    ...     shuffle=True,
    ...     batch_size=16,
    ...     collate_fn=data_collator,
    ... )

    >>> tf_test_set = model.prepare_tf_dataset(
    ...     tokenized_books["test"],
    ...     shuffle=False,
    ...     batch_size=16,
    ...     collate_fn=data_collator,
    ... )

훈련하기 위해 `compile` 메서드로 모델을 구성하세요:

    >>> import tensorflow as tf

    >>> model.compile(optimizer=optimizer)

훈련을 시작하기 전에 예측값으로부터 SacreBLEU 메트릭을 계산하는 방법과 모델을 Hub에 업로드하는 방법 두 가지를 미리 설정해둬야 합니다. 둘 다 Keras callbacks로 구현하세요.

`KerasMetricCallback`에 `compute_metrics` 함수를 전달하세요.

    >>> from transformers.keras_callbacks import KerasMetricCallback

    >>> metric_callback = KerasMetricCallback(metric_fn=compute_metrics, eval_dataset=tf_validation_set)

모델과 토크나이저를 업로드할 위치를 `PushToHubCallback`에서 지정하세요:

    >>> from transformers.keras_callbacks import PushToHubCallback

    >>> push_to_hub_callback = PushToHubCallback(
    ...     output_dir="my_awesome_opus_books_model",
    ...     tokenizer=tokenizer,
    ... )

이제 콜백들을 한데로 묶어주세요:

    >>> callbacks = [metric_callback, push_to_hub_callback]

드디어 모델을 훈련시킬 모든 준비를 마쳤군요! 이제 훈련 및 검증 데이터 세트에 `fit` 메서드를 에폭 수와 만들어둔 콜백과 함께 호출하여 모델을 파인튜닝하세요:

    >>> model.fit(x=tf_train_set, validation_data=tf_test_set, epochs=3, callbacks=callbacks)

학습이 완료되면 모델이 자동으로 Hub에 업로드되고, 누구나 사용할 수 있게 됩니다!

번역을 위해 모델을 파인튜닝하는 방법에 대한 보다 자세한 예제는 해당 PyTorch 노트북 또는 TensorFlow 노트북을 참조하세요.

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추론

좋아요, 이제 모델을 파인튜닝했으니 추론에 사용할 수 있습니다!

다른 언어로 번역하고 싶은 텍스트를 써보세요. T5의 경우 원하는 태스크를 입력의 접두사로 추가해야 합니다. 예를 들어 영어에서 프랑스어로 번역하는 경우, 아래와 같은 접두사가 추가됩니다:

    >>> text = "translate English to French: Legumes share resources with nitrogen-fixing bacteria."

파인튜닝된 모델로 추론하기에 제일 간단한 방법은 `pipeline()`을 사용하는 것입니다. 해당 모델로 번역 `pipeline`을 만든 뒤, 텍스트를 전달하세요:

    >>> from transformers import pipeline

    >>> translator = pipeline("translation", model="my_awesome_opus_books_model")
    >>> translator(text)
    [{'translation_text': 'Legumes partagent des ressources avec des bactéries azotantes.'}]

원한다면 `pipeline`의 결과를 직접 복제할 수도 있습니다:

Pytorch
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텍스트를 토큰화하고 `input_ids`를 PyTorch 텐서로 반환하세요:

    >>> from transformers import AutoTokenizer

    >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("my_awesome_opus_books_model")
    >>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_ids

`generate()` 메서드로 번역을 생성하세요. 다양한 텍스트 생성 전략 및 생성을 제어하기 위한 매개변수에 대한 자세한 내용은 Text Generation API를 살펴보시기 바랍니다.

    >>> from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM

    >>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("my_awesome_opus_books_model")
    >>> outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=40, do_sample=True, top_k=30, top_p=0.95)

생성된 토큰 ID들을 다시 텍스트로 디코딩하세요:

    >>> tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    'Les lignées partagent des ressources avec des bactéries enfixant l'azote.'

TensorFlow
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텍스트를 토큰화하고 `input_ids`를 TensorFlow 텐서로 반환하세요:

    >>> from transformers import AutoTokenizer

    >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("my_awesome_opus_books_model")
    >>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="tf").input_ids

`generate()` 메서드로 번역을 생성하세요. 다양한 텍스트 생성 전략 및 생성을 제어하기 위한 매개변수에 대한 자세한 내용은 Text Generation API를 살펴보시기 바랍니다.

    >>> from transformers import TFAutoModelForSeq2SeqLM

    >>> model = TFAutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("my_awesome_opus_books_model")
    >>> outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=40, do_sample=True, top_k=30, top_p=0.95)

생성된 토큰 ID들을 다시 텍스트로 디코딩하세요:

    >>> tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    'Les lugumes partagent les ressources avec des bactéries fixatrices d'azote.'