Blame: docs/source/ko/executorch.md - huggingface/transformers

huggingface / transformers UNCLAIMED

🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.

158766 0 15 Python

Normal View History Raw

🌐 [i18n-KO] Translated `executorch.md` to Korean (#33888) * docs: ko: executorch.md * Update _toctree.yml * fix: manual edits * Update docs/source/ko/main_classes/executorch.md Co-authored-by: HyeokJun SHIN <96534680+jun048098@users.noreply.github.com> * Update docs/source/ko/_toctree.yml Co-authored-by: Sungmin Oh <fabxoe.kor@gmail.com> * Update docs/source/ko/_toctree.yml * Update docs/source/ko/_toctree.yml * Update docs/source/ko/_toctree.yml --------- Co-authored-by: HyeokJun SHIN <96534680+jun048098@users.noreply.github.com> Co-authored-by: Sungmin Oh <fabxoe.kor@gmail.com> Co-authored-by: Steven Liu <59462357+stevhliu@users.noreply.github.com> 2024-10-23 01:46:20 +09:00			`<!--Copyright (c) Meta Platforms, Inc. and affiliates.`
			`All rights reserved.`

			`Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with`
			`the License. You may obtain a copy of the License at`

			`http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0`

			`Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on`
			`an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the`
			`specific language governing permissions and limitations under the License.`

			`⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be`
			`rendered properly in your Markdown viewer.`

			`-->`


			`# ExecuTorch [[executorch]]`

			[`ExecuTorch`](https://github.com/pytorch/executorch) 는 웨어러블, 임베디드 장치, 마이크로컨트롤러를 포함한 모바일 및 엣지 장치에서 온디바이스 추론 기능을 가능하게 하는 종합 솔루션입니다. PyTorch 생태계에 속해있으며, 이식성, 생산성, 성능에 중점을 둔 PyTorch 모델 배포를 지원합니다.

			ExecuTorch는 백엔드 위임, 사용자 정의 컴파일러 변환, 메모리 계획 등 모델, 장치 또는 특정 유즈케이스 맞춤 최적화를 수행할 수 있는 진입점을 명확하게 정의합니다. ExecuTorch를 사용해 엣지 장치에서 PyTorch 모델을 실행하는 첫 번째 단계는 모델을 익스포트하는 것입니다. 이 작업은 PyTorch API인 [`torch.export`](https://pytorch.org/docs/stable/export.html)를 사용하여 수행합니다.


			`## ExecuTorch 통합 [[transformers.TorchExportableModuleWithStaticCache]]`

			`torch.export`를 사용하여 🤗 Transformers를 익스포트 할 수 있도록 통합 지점이 개발되고 있습니다. 이 통합의 목표는 익스포트뿐만 아니라, 익스포트한 아티팩트가 `ExecuTorch`에서 효율적으로 실행될 수 있도록 더 축소하고 최적화하는 것입니다. 특히 모바일 및 엣지 유즈케이스에 중점을 두고 있습니다.

			`[[autodoc]] integrations.executorch.TorchExportableModuleWithStaticCache`
			`- forward`

			`[[autodoc]] integrations.executorch.convert_and_export_with_cache`