Spaces:
Sleeping
title: Text Generator
emoji: 🌖
colorFrom: red
colorTo: green
sdk: gradio
sdk_version: 5.35.0
app_file: app.py
pinned: false
license: mit
short_description: 강좌 실습용
🇰🇷↔️🇬🇧 Gradio 기반 한국어-영어 번역기
Hugging Face의 최신 오픈소스 모델을 활용하여 만든 간단하고 강력한 한국어-영어 양방향 번역기입니다. Gradio를 사용하여 누구나 쉽게 사용할 수 있는 웹 UI를 제공하며, Google Colab 환경에서 손쉽게 실행할 수 있도록 설계되었습니다.
✨ 주요 기능
양방향 번역: 한국어 → 영어, 영어 → 한국어 번역을 모두 지원합니다.
고성능 모델 사용: NHN DQ에서 NLLB 모델을 미세 조정한 최신 모델을 사용하여 번역 품질이 우수합니다.
직관적인 UI: Gradio 기반의 웹 인터페이스를 통해 코드를 모르는 사용자도 쉽게 이용할 수 있습니다.
간편한 실행: Google Colab 노트북이나 로컬 환경에서 몇 줄의 코드만으로 바로 실행 가능합니다.
⚙️ 사용된 모델
이 프로젝트는 NHN DQ(Data & Quality) 팀에서 Meta AI의 NLLB 모델을 한국어 번역에 맞게 미세 조정한 모델을 기반으로 합니다.
한국어 → 영어: NHNDQ/nllb-finetuned-ko2en
영어 → 한국어: NHNDQ/nllb-finetuned-en2ko
🚀 시작하기
사전 준비 프로젝트를 실행하기 위해 다음 라이브러리가 필요합니다.
transformers sentencepiece accelerate gradio torch
실행 방법
1. Google Colab 에서 실행 (권장)
app.py 파일의 전체 코드를 복사합니다.
Google Colab (colab.research.google.com)에서 새 노트를 엽니다.
코드 셀에 복사한 코드를 붙여넣고 실행(▶️)합니다.
실행 완료 후 나타나는 공개 URL 링크를 클릭하여 번역기를 사용합니다.
2. 로컬 환경에서 실행
이 저장소를 클론하거나 app.py 파일을 다운로드합니다.
터미널에서 다음 명령어로 필요한 라이브러리를 설치합니다.
Bash
pip install transformers sentencepiece accelerate gradio torch 다음 명령어로 파이썬 스크립트를 실행합니다.
Bash
python app.py
터미널에 출력되는 로컬 URL(예: http://127.0.0.1:7860)을 웹 브라우저에서 엽니다.
🛠️ 주요 기술
Python
Hugging Face Transformers: 최신 AI 모델을 쉽게 사용할 수 있도록 돕는 라이브러리
Gradio: 기계학습 모델을 위한 빠르고 간편한 UI 라이브러리
PyTorch: 핵심 딥러닝 프레임워크