1.0라이브스마트https://atmokpo.com/wroothttps://atmokpo.com/w/author/root/허깅페이스 트렌스포머 활용강좌, CLIP 기반 사전학습 모델 불러오기 - 라이브스마트rich600338<blockquote class="wp-embedded-content" data-secret="dxdiWHDc4x"><a href="https://atmokpo.com/w/29564/">허깅페이스 트렌스포머 활용강좌, CLIP 기반 사전학습 모델 불러오기</a></blockquote><iframe sandbox="allow-scripts" security="restricted" src="https://atmokpo.com/w/29564/embed/#?secret=dxdiWHDc4x" width="600" height="338" title="“허깅페이스 트렌스포머 활용강좌, CLIP 기반 사전학습 모델 불러오기” — 라이브스마트" data-secret="dxdiWHDc4x" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" class="wp-embedded-content"></iframe><script>
/*! This file is auto-generated */
!function(d,l){"use strict";l.querySelector&&d.addEventListener&&"undefined"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!/[^a-zA-Z0-9]/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret="'+t.secret+'"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret="'+t.secret+'"]'),c=new RegExp("^https?:$","i"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display="none";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute("style"),"height"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):"link"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute("src")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener("message",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener("DOMContentLoaded",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll("iframe.wp-embedded-content"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute("data-secret"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+="#?secret="+t,e.setAttribute("data-secret",t)),e.contentWindow.postMessage({message:"ready",secret:t},"*")},!1)))}(window,document);
//# sourceURL=https://atmokpo.com/w/wp-includes/js/wp-embed.min.js
</script>
1. 서론 최근 인공지능 분야에서의 발전은 눈부신 속도로 진행되고 있습니다. 특히, 컴퓨터 비전과 자연어 처리 분야에서는 딥러닝 모델이 놀라운 성능을 보여주고 있습니다. 그 중에서도 CLIP(Contrastive Language–Image Pre-Training) 모델은 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 강력한 모델로 주목받고 있습니다. 본 강좌에서는 허깅페이스의 Transformers 라이브러리를 활용하여 CLIP 기반 사전학습 모델을 불러오고 사용하는 방법에 대해 상세히 설명하겠습니다. … 더 보기 ""