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[huggingface] transformers 모델 onnx로 변환하기

hugginface의 transformers 라이브러리로 만든 커스텀 모델을 onnx로 변환하고 서빙하는 과정을 정리하고자 한다. PyTorch, ONNX Runtime 튜토리얼을 참고하였으며 실제 사용 시 참고해야될 부분들을 적어두고자 한다. 0. ONNX ONNX는 프레임워크에 종속되었던 AI, machine learning 모델들을 하나의 형식으로 통합하기 위한 오픈소스 프로젝트이다. Pytorch, Keras, TensorFlow등을 사용해 생성된 모델(연산자, parameter 집합)을 ONNX로 변환하기 위한 튜토리얼은 여기에 잘 정리되어 있다. 참고로 ONNX는 파일 포맷을 의미한다고 생각하면 되며, ONNX로 변환된 모델을 ONNX Runtime 등의 프레임워크를 통해 CPU, GPU 및 ..

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[transformers] tokenizer 결과

huggingface 라이브러리에서 제공하는 tokenizer 결과를 정리해본다. kakaobrain의 KOGPT모델을 사용하였다. 0. Tokenizer import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( 'kakaobrain/kogpt', revision='KoGPT6B-ryan1.5b-float16', # or float32 version: revision=KoGPT6B-ryan1.5b bos_token='[BOS]', eos_token='[EOS]', unk_token='[UNK]', pad_token='[PAD]', mask_token='[..

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