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