Hugging Face 데이터셋 카드 가이드 Hugging Face 모델 허브 탐색법

[nuatmochoi]

Hugging Face 데이터셋 카드와 모델 허브 사용법

개요

Hugging Face는 머신러닝 모델과 데이터셋을 공유하고 활용하는 대표적인 오픈 소스 플랫폼입니다. 이 문서는 Hugging Face의 데이터셋 카드(Dataset Card) 와 모델 허브(Model Hub) 활용법을 다룹니다. 데이터셋 카드는 데이터셋의 메타정보와 상세 설명을 담아 정확한 이해를 돕는 문서이며, 모델 허브는 다양한 사전 학습(pre-trained) 모델을 탐색하고 활용할 수 있는 공간입니다.

주요 내용

1. Hugging Face 데이터셋 카드 가이드: 개념, 필요성, 주요 항목, 작성 방법 및 예시
2. Hugging Face 모델 허브 탐색법: 개념, 모델 검색 및 선택 방법, 모델 카드 읽는 법, 실제 사용 예시 및 팁

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1. Hugging Face 데이터셋 카드 가이드

데이터셋 카드란 무엇인가?

데이터셋 카드(Dataset Card) 는 Hugging Face 데이터셋 저장소의 README.md 파일로, 해당 데이터셋의 내용을 설명하고 추가 정보(메타데이터, 사용법, 제한 사항 등)를 제공하는 문서입니다. 사용자가 데이터셋의 구성, 용도, 맥락을 정확히 이해하고 책임감 있게 사용하도록 돕는 것을 목표로 합니다.

데이터셋 카드는 일반적으로 두 부분으로 구성됩니다:

• 메타데이터 (YAML): 파일 상단에 YAML 형식으로 작성된 블록. 데이터셋의 라이선스, 언어, 태그 (tags), 태스크 (task_categories) 등의 구조화된 정보를 포함하며, 허브에서의 검색 및 필터링에 사용됩니다.
• 본문 설명 (Markdown): 메타데이터 아래에 Markdown 형식으로 작성된 상세 설명. 데이터셋의 배경, 구조, 생성 과정, 사용 시 고려사항 등을 기술합니다.

왜 데이터셋 카드를 작성해야 하나?

데이터셋 카드는 단순 문서를 넘어 데이터셋의 사용 설명서이자 투명성을 높이는 도구입니다. 작성 시 이점은 다음과 같습니다.

• 명확한 사용 안내: 데이터셋이 어떤 태스크(예: 분류, 번역)에 적합한지, 의도된 사용 범위와 잠재적 오용 가능성을 명시하여 올바른 활용을 유도합니다.
• 발견 및 재현성 향상: 메타데이터 태그는 허브 검색 결과를 개선하여 데이터셋 발견 가능성을 높입니다. 상세한 설명은 다른 연구자가 결과를 재현하거나 데이터를 인용할 때 신뢰할 수 있는 공식 참조 자료가 됩니다.
• 책임감 있는 사용 촉진: 데이터 생성 과정, 편향, 한계점을 명시하여 사용자가 데이터의 잠재적 이슈를 인지하고 윤리적으로 사용하도록 돕습니다.

데이터셋 카드의 주요 항목

Hugging Face는 중요한 정보를 빠짐없이 기록할 수 있도록 데이터셋 카드 템플릿을 제공합니다. 주요 권장 섹션은 다음과 같습니다 (필요에 따라 조정 가능):

• Dataset Description (데이터셋 설명)
  • Dataset Summary (요약): 데이터셋의 핵심 내용, 생성 동기, 언어, 도메인 등 간략한 소개.
  • Supported Tasks and Leaderboards (지원 태스크): 데이터셋으로 수행 가능한 태스크, 관련 리더보드나 벤치마크 정보.
  • Languages (언어): 데이터에 포함된 언어 (BCP-47 코드 사용 권장, 예: ko, en).
• Dataset Structure (데이터 구조)
  • Data Instances (데이터 예시): 실제 데이터 샘플 (주로 JSON 형식)과 필드 설명.
  • Data Fields (데이터 필드): 각 컬럼/필드의 이름, 타입, 의미 정의.
  • Data Splits (데이터 분할): Train/Validation/Test 세트 등 분할 정보 (크기, 비율).
• Dataset Creation (데이터셋 생성 과정)
  • Curation Rationale (선정 이유): 데이터 수집 및 필터링 기준, 목적.
  • Source Data (원본 데이터): 데이터 출처, 수집 방법, 전처리 과정.
  • Annotations (주석 정보): 레이블링 과정, 주석자 정보 (Annotation Process, Annotators).
  • Personal and Sensitive Information (개인/민감 정보): 포함 여부, 익명화 조치 등 관련 정보.
• Considerations for Using the Data (데이터 사용 시 고려사항)
  • Social Impact of Dataset (사회적 영향): 데이터셋 기반 모델이 미칠 수 있는 긍정적/부정적 영향.
  • Discussion of Biases (편향 논의): 데이터에 내재된 편향(예: 인구통계학적 편향)과 잠재적 위험.
  • Other Known Limitations (기타 한계): 데이터 품질, 범위, 적용 가능성 등 알려진 제한점.
• Additional Information (추가 정보)
  • Dataset Curators (데이터셋 제작자): 데이터셋 생성 및 관리에 기여한 개인/단체.
  • Licensing Information (라이선스 정보): 데이터 사용 권한 (예: cc-by-4.0). 매우 중요.
  • Citation Information (인용 정보): 데이터셋 사용 시 인용할 정보 (BibTeX 형식 권장).
  • Contributions (기여자): 데이터셋 카드 작성 등 기타 기여.

Note: 모든 항목을 필수로 채워야 하는 것은 아니지만, 데이터셋 설명, 구조, 생성 과정, 편향/한계, 라이선스는 사용자의 이해와 책임감 있는 사용에 필수적이므로 최대한 상세히 작성하는 것이 좋습니다.

좋은 데이터셋 카드의 예시와 작성 팁

• 좋은 예시 참고: Hugging Face Hub의 잘 작성된 카드들을 참고하세요. 예를 들어, ELI5 데이터셋 카드 는 출처, 수집 기간, 편향, 라이선스 불확실성까지 상세히 다루어 데이터의 특징과 한계를 명확히 전달합니다.
• 작성 팁:
  • 템플릿 활용: 데이터셋 저장소 페이지에서 “Create Dataset Card” 버튼을 클릭하면 기본 템플릿이 제공됩니다 (Create a dataset card). 이를 기반으로 내용을 채우면 체계적으로 작성할 수 있습니다.
  • 메타데이터 UI 활용: Hugging Face 웹 UI의 편집기 상단에는 언어, 라이선스, 태스크 등을 선택해 YAML 메타데이터를 쉽게 생성하는 인터페이스가 있습니다. 이 메타데이터는 허브 검색에 직접 사용되므로 정확히 입력하는 것이 중요합니다.
  • [More Information Needed] 활용: 특정 정보가 부족하거나 아직 확정되지 않은 경우, 해당 섹션에 [More Information Needed]라고 명시하여 추후 보완이 필요함을 알릴 수 있습니다.
  • 유사 데이터셋 카드 벤치마킹: 비슷한 유형의 데이터셋(예: SQuAD 같은 QA 데이터셋) 카드들을 살펴보며 어떤 내용을 포함하는지 참고하세요.
  • 명확하고 간결하게: 핵심 정보를 중심으로 명확하게 작성합니다. 특히 Dataset Summary는 데이터셋을 한눈에 파악할 수 있도록 간결하게 요약해야 합니다.

데이터셋 카드 작성 예시 (가상 한국어 감성 분류 데이터셋)

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language:
- ko
license: cc-by-4.0
pretty_name: "Korean Sentiment Dataset Example"
tags:
- korean
- sentiment-classification
task_categories:
- text-classification
annotations_creators:
- expert-generated # 또는 machine-generated, crowdsourced 등
source_datasets:
- original # 만약 다른 데이터셋에서 파생된 경우 해당 정보 기입 (예: extended_glue)
size_categories: # 데이터 크기 분류 태그 (선택 사항)
- 10K<n<100K # 1만~10만 샘플 규모
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# Dataset Card for Korean Sentiment Dataset Example

## Dataset Description
*   **Homepage:** [데이터셋 관련 웹페이지 URL (선택 사항)]
*   **Repository:** [GitHub 등 관련 저장소 URL (선택 사항)]
*   **Paper:** [관련 논문 링크 (선택 사항)]
*   **Point of Contact:** 홍길동 (gildong.hong@example.com)

### Dataset Summary
이 데이터셋은 한국어 온라인 쇼핑 리뷰 문장과 해당 **감성 레이블(긍정/부정)**로 구성된 데이터셋입니다. 총 100,000개의 문서를 포함하며, **텍스트 분류(text-classification)** 모델 학습에 활용될 수 있습니다. 데이터는 2023년 수집된 한국어 리뷰로 구성되어 있습니다.

### Supported Tasks and Leaderboards
-   `text-classification`: 문장의 감성을 **긍정(1) 또는 부정(0)으로 이진 분류**하는 태스크에 사용됩니다. 성능은 정확도(Accuracy)나 F1 점수로 평가될 수 있습니다.
-   *이 데이터셋과 직접 연관된 공식 리더보드는 현재 없습니다.*

### Languages
데이터는 **한국어 (`ko`)**로 작성되었으며, 구어체 및 일부 인터넷 용어가 포함될 수 있습니다.

## Dataset Structure
### Data Instances
샘플 데이터 예시 (JSON 형식):
{
  "id": "review_000001",
  "text": "이 제품 정말 마음에 들어요! 배송도 빠르고 품질도 좋네요.",
  "label": 1
}

`text`는 리뷰 본문, `label`은 감성 레이블 (1: 긍정, 0: 부정)입니다.

### Data Fields
-   `id` (string): 각 리뷰의 고유 식별자.
-   `text` (string): 리뷰 텍스트.
-   `label` (class_label): 감성 레이블. `names`: [`부정`, `긍정`] (0: 부정, 1: 긍정)

### Data Splits
데이터셋은 다음과 같이 분할되어 제공됩니다:
-   `train`: 80,000개
-   `validation`: 10,000개
-   `test`: 10,000개

## Dataset Creation
### Curation Rationale
한국어 상품 리뷰에 대한 감성 분석 모델 개발을 목표로 구축되었습니다. 긍정/부정 레이블이 비교적 명확한 리뷰들을 선별하여 구성했습니다.

### Source Data
**Initial Data Collection:** 특정 온라인 쇼핑몰에서 공개된 사용자 리뷰를 2023년 1월부터 6월까지 수집했습니다. 개인 식별 정보 및 광고성 내용은 필터링 과정을 거쳐 제거했습니다.
**Who are the source language producers?** 데이터는 주로 한국인 소비자들이 자발적으로 작성한 리뷰이며, 일상적인 구어체 표현이 많습니다.

### Annotations
**Annotation process:** 초기 레이블링은 리뷰 평점(별점)과 텍스트 내 키워드를 기반으로 자동 할당되었습니다. 이후, 레이블링된 데이터의 10%를 샘플링하여 2명의 한국어 원어민 검수자가 교차 검증 및 수정을 진행했습니다. 레이블 불일치 시 합의를 통해 최종 레이블을 결정했습니다.
**Who are the annotators?** 내부 데이터 전문가 2명 (한국어 원어민).

### Personal and Sensitive Information
수집 과정에서 이름, 연락처 등 명백한 개인 식별 정보는 제거되었습니다. 상품명, 브랜드명 등이 포함될 수 있으나, 민감 정보 포함 가능성은 낮습니다. 그럼에도 불구하고 미처 필터링되지 못한 정보가 남아있을 가능성에 유의해야 합니다.

## Considerations for Using the Data
### Social Impact of Dataset
이 데이터셋으로 훈련된 모델은 고객 피드백 분석 자동화, 여론 모니터링 등에 기여할 수 있습니다. 그러나 모델의 예측이 편향될 경우, 특정 의견이 과대/과소 대표되는 등 부정적 영향을 미칠 수도 있습니다.

### Discussion of Biases
-   **선택 편향 (Selection Bias)**: 자발적 리뷰 데이터는 매우 긍정적이거나 매우 부정적인 경험을 한 사용자의 의견에 편중될 수 있으며, 중립적인 의견의 비율이 낮을 수 있습니다.
-   **인구통계학적 편향 (Demographic Bias)**: 특정 연령대나 성별의 쇼핑몰 이용자 리뷰가 다수 포함되었을 수 있어, 다른 인구 집단에 대한 일반화 성능이 떨어질 수 있습니다. (수집 플랫폼의 사용자 분포 정보가 없어 구체적 파악은 어려움)

### Other Known Limitations
-   **도메인 특수성**: 온라인 쇼핑 리뷰 도메인에 특화되어 있어, 다른 종류의 텍스트(뉴스 기사, 소설 등)에 대한 감성 분석 성능은 보장되지 않습니다.
-   **신조어 및 비정형 텍스트**: 인터넷 신조어, 오타, 이모티콘 등이 포함되어 있어 표준적인 자연어 처리 모델에 어려움을 줄 수 있습니다.

## Additional Information
### Dataset Curators
AI 연구소 (가명) 소속 김연구, 이개발.

### Licensing Information
이 데이터셋은 **Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0)** 하에 배포됩니다. 사용 시 출처를 명시해야 합니다.

### Citation Information
이 데이터셋을 연구 등에 활용하실 경우, 다음 형식으로 인용해주시기 바랍니다:

@misc{korean_sentiment_example_2024,
  title={Korean Sentiment Dataset Example},
  author={Kim, Yeongu and Lee, Gebal},
  year={2024},
  publisher={Hugging Face},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/datasets/your-username/korean-sentiment-example}}
}

### Contributions
데이터셋 카드 초안 작성 및 검토에 도움을 주신 박검토 님께 감사드립니다.

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2. Hugging Face 모델 허브 탐색법

모델 허브란 무엇인가?

Hugging Face 모델 허브(Model Hub) 는 전 세계 개발자와 연구자들이 사전 학습된(pre-trained) 머신러닝 모델을 공유하고 발견할 수 있는 중앙 저장소입니다. GitHub가 코드의 허브라면, Hugging Face Hub는 모델, 데이터셋, 데모(Spaces)의 허브 역할을 합니다. 사용자는 수십만 개의 모델을 탐색하고, 필요에 맞게 선택하여 자신의 프로젝트에 쉽게 통합하거나 파인튜닝(fine-tuning)할 수 있습니다.

주요 특징:

• 방대한 모델 컬렉션: 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 오디오 등 다양한 분야와 태스크(분류, 생성, 번역 등)를 아우르는 수많은 모델 제공.
• 오픈 소스 및 커뮤니티 중심: 기업, 연구기관, 개인 개발자 누구나 모델을 공유하고 기여할 수 있는 활발한 생태계.
• 라이브러리 통합: transformers, diffusers, timm 등 주요 라이브러리와 긴밀하게 연동되어, 몇 줄의 코드로 모델 로딩 및 사용 가능 (PyTorch, TensorFlow, JAX 등 지원).
• 온라인 데모 및 평가: 모델 페이지에서 직접 추론(inference)을 테스트해볼 수 있는 위젯 제공. 관련 Spaces 데모나 리더보드 연동 기능.

(Image Source: Hugging Face Model Atlas 시각화 예시)

모델을 찾고 고르는 방법

방대한 모델 중에서 필요한 것을 효율적으로 찾기 위해 허브는 다양한 필터링 및 검색 기능을 제공합니다.

• 태스크(Task) 기반 필터링:
  • 모델 허브 좌측 패널에서 Tasks 카테고리를 선택하여 원하는 작업(예: Text Classification, Image Generation, Question Answering)에 해당하는 모델만 필터링할 수 있습니다. 이는 가장 일반적이고 효과적인 탐색 방법입니다.
  • 
• Languages, Libraries (PyTorch, TensorFlow 등), Datasets (특정 데이터셋으로 훈련된 모델), Licenses (상업적 사용 가능 여부 등) 필터를 조합하여 검색 범위를 더욱 좁힐 수 있습니다.
• 키워드 검색:
  • 상단 검색창에 특정 모델 이름(bert-base-uncased), 기술(diffusion), 또는 개념(korean summarization)을 입력하여 관련 모델, 데이터셋, Spaces를 찾을 수 있습니다.
  • 허브 검색은 모델 카드 내용을 포함한 전체 텍스트 검색을 지원하므로, 모델 이름뿐 아니라 설명에 포함된 키워드로도 검색이 가능합니다.
  • 
• 모델 리스트 정보 확인:
  • 검색 결과 목록에는 각 모델명 옆에 태스크, 마지막 업데이트 날짜, 다운로드 수(Downloads), 좋아요 수(Likes 👍) 등이 표시됩니다. 이 지표들은 모델의 인기와 커뮤니티에서의 검증 정도를 가늠하는 데 도움이 됩니다 (다운로드/좋아요 수가 높을수록 일반적으로 더 많이 사용되고 신뢰받는 모델일 가능성이 높음).
  • 모델을 누가 업로드했는지(Uploader) 확인하는 것도 중요합니다. 공식 기관(예: google, facebook)이나 유명 연구자/커뮤니티 그룹이 올린 모델은 신뢰도가 높을 수 있습니다.
• 모델 카드(Model Card) 상세 검토:
  • 관심 있는 모델을 찾았다면, 해당 모델 페이지의 모델 카드(README.md) 를 반드시 꼼꼼히 읽어야 합니다.

모델 카드에서 확인해야 할 주요 내용

모델 카드를 통해 다음 정보들을 파악해야 합니다.

• 모델 설명 (Model Description): 모델의 아키텍처, 기반 모델, 학습 목표 등 기본적인 소개.
• 용도 및 제한 사항 (Intended Uses & Limitations):
  • Intended Use: 이 모델이 어떤 종류의 작업과 입력에 사용되도록 설계되었는지 명시.
  • Out-of-Scope Use: 사용해서는 안 되는 부적절한 용도나 적용 분야 경고.
  • Limitations: 모델 성능의 한계 (예: 특정 언어/도메인에서만 작동), 알려진 실패 사례 등.
  • Biases: 모델 학습 데이터나 구조로 인해 발생할 수 있는 편향 (예: 특정 집단에 대한 불공정한 결과) 및 관련 위험성.
• 학습 데이터 (Training Data): 모델 학습에 사용된 데이터셋 명시. 이를 통해 모델이 어떤 종류의 데이터에 익숙한지, 특정 언어/도메인에 편향되어 있는지 등을 추측할 수 있습니다. (종종 메타데이터 datasets 필드나 카드 본문에 명시됨)
• 평가 결과 (Evaluation Results): 표준 벤치마크(예: GLUE, SuperGLUE)에서의 성능 점수나 특정 태스크에서의 평가 지표(Accuracy, F1 등). 다른 모델과 성능을 비교하는 데 유용합니다.
• 사용법 (How to use / Usage): transformers 라이브러리 등에서 모델을 로드하고 사용하는 코드 예제. (pipeline, AutoModel.from_pretrained 등). 모델을 직접 사용해볼 때 가장 먼저 참고해야 할 부분입니다.
• 라이선스 (License): 모델의 사용 조건 (예: apache-2.0, mit). 상업적 이용 가능 여부, 수정/배포 조건 등을 반드시 확인해야 합니다.

Note: 모델 카드는 모델의 투명성과 책임감 있는 사용을 위해 매우 중요합니다. Mitchell et al. (2018)이 제안한 개념에 기반하며, Hugging Face는 모든 모델 공유 시 상세한 카드 작성을 권장합니다.

실제 모델 사용 예시 (Transformers 활용)

모델 허브에서 찾은 모델을 transformers 라이브러리로 사용하는 간단한 예시입니다. 영어 감성 분석 모델(distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english)을 사용해 보겠습니다.

from transformers import pipeline

# 1. 파이프라인 생성 (허브에서 모델 자동 다운로드 및 로드)
#    Task 이름과 모델 ID (예: 'user_name/model_name' 또는 공식 모델 이름) 지정
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")

# 2. 추론 수행
text = "Hugging Face is making AI accessible to everyone!"
result = classifier(text)

# 3. 결과 확인
print(result)
# 출력 예시: [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998...}]

이처럼 pipeline 함수에 태스크와 모델 ID만 지정하면, 라이브러리가 허브에서 필요한 모델 가중치와 설정을 다운로드하여 바로 사용할 수 있는 객체를 반환합니다. 모델 카드에는 보통 이러한 사용법 예제가 포함되어 있습니다.

모델 허브 활용의 추가 팁

• Inference API / Widget 활용: 대부분의 모델 페이지 우측에는 코딩 없이 웹 인터페이스에서 바로 모델 추론을 테스트해볼 수 있는 Inference Widget이 있습니다. 간단한 입력을 넣어 모델의 동작을 빠르게 확인하는 데 유용합니다.
• Hugging Face Spaces: 많은 모델들이 Spaces라는 인터랙티브 데모 앱과 연결되어 있습니다. 모델 카드에서 "Spaces using this model" 섹션을 찾아 해당 모델을 활용한 실제 애플리케이션(챗봇, 이미지 생성기 등)을 체험해볼 수 있습니다.
• API를 통한 추론: huggingface_hub 라이브러리나 직접 HTTP 요청을 통해 Inference API를 호출하여 모델 예측 결과를 받을 수도 있습니다. 로컬 환경 설정 없이 빠르게 결과를 확인하고 싶을 때 유용하지만, 무료 사용량 제한이 있을 수 있습니다.
• 모델 버전 관리: 모델 저장소는 Git처럼 버전 관리가 됩니다. 특정 버전의 모델을 사용하고 싶다면 model_identifier@revision (예: bert-base-uncased@main 또는 bert-base-uncased@v1.0) 형태로 버전을 명시하여 로드할 수 있습니다. 모델 페이지의 "Files and versions" 탭에서 커밋 히스토리를 확인할 수 있습니다.
• 라이브러리 지원 확인: 모델 카드 상단이나 Use in Transformers 버튼 등을 통해 해당 모델이 transformers와 같은 주요 라이브러리에서 직접 지원되는지 확인하세요. 지원되지 않는 경우, 별도의 로딩 코드나 huggingface_hub를 통한 파일 직접 다운로드가 필요할 수 있습니다.

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참고자료 및 FAQ

참고자료 (References)

• Hugging Face 공식 문서:
  • Dataset Cards (데이터셋 카드 가이드)
  • Creating a Dataset Card (데이터셋 카드 만들기)
  • Model Cards (모델 카드 가이드)
  • Annotated Model Card Template (주석 달린 모델 카드 템플릿)
• 관련 연구:
  • Mitchell, M., Wu, S., Zaldivar, A., Barnes, P., Vasserman, L., Hutchinson, B., ... & Gebru, T. (2019). Model Cards for Model Reporting. FAT* '19. (모델 카드 개념 제안 논문)
  • Gebru, T., Morgenstern, J., Vecchione, B., Vaughan, J. W., Wallach, H., Daumé III, H., & Crawford, K. (2021). Datasheets for Datasets. Communications of the ACM. (데이터셋 문서화의 중요성을 다룬 논문)

FAQ

• Q1: 데이터셋/모델 카드를 꼭 영어로 작성해야 하나요?
  • A1: 필수는 아닙니다. 한국어로 작성해도 괜찮습니다. 다만, 더 많은 글로벌 사용자와의 공유를 원한다면 영어 작성을 고려할 수 있습니다. 중요한 것은 언어보다는 내용의 충실성입니다.
• Q2: 비공개(private) 모델이나 데이터셋도 허브에서 관리할 수 있나요?
  • A2: 네, Hugging Face는 비공개 저장소를 지원합니다. 개인적인 프로젝트나 내부 협업용으로 사용할 수 있으며, 접근 권한을 관리할 수 있습니다. (일부 기능은 유료 플랜 필요)
• Q3: 다른 사람이 만든 데이터셋/모델 카드를 수정하고 싶으면 어떻게 하나요?
  • A3: 해당 저장소에 수정 제안(Pull Request)을 보낼 수 있습니다. 허브 UI에서 "Propose changes" 기능을 사용하거나, 저장소를 로컬에 클론하여 수정 후 PR을 생성하면 됩니다. 저장소 소유자가 검토 후 병합할 수 있습니다.
• Q4: 모델 카드에 평가 결과나 사용 예제가 없으면 의미가 없나요?
  • A4: 그렇지 않습니다. 모든 정보를 항상 제공하기는 어려울 수 있습니다. 하지만 평가 결과는 모델의 성능을 객관적으로 보여주고, 사용 예제는 사용 편의성을 크게 높여주므로 가능한 포함하는 것이 좋습니다. 최소한 모델의 목적, 한계, 라이선스 정보는 명확히 하는 것이 중요합니다.
• Q5: 데이터셋/모델 카드는 한번 작성하면 끝인가요?
  • A5: 아닙니다. 카드는 살아있는 문서(living document) 입니다. 모델 업데이트, 새로운 발견(편향, 한계점 등), 더 나은 사용 예제 추가 등 변경 사항이 생길 때마다 지속적으로 업데이트하는 것이 좋습니다. 커뮤니티의 피드백을 반영하여 개선해 나갈 수 있습니다.

[harheem]

정말 좋은내용이에요! 간단한 코드 예시와 FAQ를 정리해주셔서 더더욱 좋네요 ㅎㅎㅎ
감사합니다 🤗

[gabrielwithappy]

좋은 자료 나누어주셔서 감사합니다
!