PyTorch-Tutorial-2nd은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

PyTorch-Tutorial-2nd에는 명시된 라이선스가 없습니다. 코드는 공개되어 있지만 라이선스가 없으면 재사용 허가가 명확하지 않으므로, 사용 전에 작성자에게 문의하는 것이 좋습니다.

PyTorch-Tutorial-2nd은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. PyTorch-Tutorial-2nd의 마지막 커밋은 2026년 10월 15일입니다.

PyTorch-Tutorial-2nd은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

체계적인 중국어 강의로 PyTorch를 처음부터 학습하기 응용할 수 있는 CV 또는 NLP 프로젝트의 완성된 예제 찾아보기 모델 학습부터 ONNX 또는 TensorRT 배포까지의 과정을 따라가기 오픈소스 LLM을 로컬에서 실행하는 방법을 직접 익히기

PyTorch-Tutorial-2nd는 어떻게 설치하나요?

온라인에서 책을 무료로 읽기 GitHub에서 함께 제공되는 코드 저장소 열기

PyTorch-Tutorial-2nd은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/TingsongYu/PyTorch-Tutorial-2nd

TingsongYu/PyTorch-Tutorial-2nd

기초부터 CV, NLP, LLM 애플리케이션과 배포까지 다루는 무료 오픈소스 중국어 PyTorch 책과 실습 코드입니다.

GitHub에서 보기 웹사이트

스타: 4,630
포크: 494
열린 이슈: 1
마지막 커밋: 6일 전

어떤 프로젝트인가요?

중국어로 된 PyTorch 튜토리얼 책의 제2판으로, 같은 저장소에서 온라인으로 무료 열람할 수 있으며 실습 코드도 함께 제공합니다. 환경 설정, 데이터, 모델, 최적화와 시각화를 다루는 기초편, 컴퓨터 비전·자연어 처리·대규모 언어 모델을 활용하는 프로젝트 편, PTQ와 QAT 양자화를 포함해 ONNX와 TensorRT를 이용한 배포편의 세 부분으로 구성되어 있습니다.

응용편에서는 이미지 분류, 세그멘테이션, 객체 탐지, 객체 추적, GAN 및 디퓨전 생성, 이미지 캡셔닝과 이미지 검색을 다룹니다. NLP 편에서는 텍스트 분류, 기계 번역, 개체명 인식, QA 등의 작업을 통해 RNN, LSTM, Transformer, BERT, GPT 모델을 살펴봅니다. LLM 편에서는 Qwen, ChatGLM, Baichuan, Yi 배포 과정을 안내하고 GPT Academic 프로젝트도 소개합니다.

이 책은 CC BY-NC 4.0에 따라 비상업적 용도로 사용할 수 있으며, 콘텐츠는 중국어 간체로 작성되었습니다.

핵심 기능

01데이터, 모델, 최적화와 시각화를 포함한 PyTorch 기초를 다룹니다
02객체 탐지, 세그멘테이션, 추적 등의 컴퓨터 비전 프로젝트를 제공합니다
03실습 과제를 통해 RNN부터 GPT까지 NLP 모델을 다룹니다
04Qwen, ChatGLM, Baichuan, Yi 등의 오픈소스 LLM 배포 방법을 보여줍니다
05PTQ와 QAT 양자화와 함께 ONNX 및 TensorRT를 이용한 모델 내보내기를 설명합니다

활용 사례

체계적인 중국어 강의로 PyTorch를 처음부터 학습하기
응용할 수 있는 CV 또는 NLP 프로젝트의 완성된 예제 찾아보기
모델 학습부터 ONNX 또는 TensorRT 배포까지의 과정을 따라가기
오픈소스 LLM을 로컬에서 실행하는 방법을 직접 익히기

빠른 시작

1
온라인에서 책을 무료로 읽기
2
GitHub에서 함께 제공되는 코드 저장소 열기

사용 전 알아둘 점

CC BY-NC 4.0 라이선스에 따라 상업적 이용은 허용되지 않습니다.
책과 예제는 중국어로 작성되었습니다.

토픽

#pytorch #deep-learning #tutorial #computer-vision #nlp #llm #onnx #tensorrt #deepsort #diffusion-models

자주 묻는 질문

PyTorch-Tutorial-2nd은(는) 무엇인가요?: 기초부터 CV, NLP, LLM 애플리케이션과 배포까지 다루는 무료 오픈소스 중국어 PyTorch 책과 실습 코드입니다. 중국어로 된 PyTorch 튜토리얼 책의 제2판으로, 같은 저장소에서 온라인으로 무료 열람할 수 있으며 실습 코드도 함께 제공합니다. 환경 설정, 데이터, 모델, 최적화와 시각화를 다루는 기초편, 컴퓨터 비전·자연어 처리·대규모 언어 모델을 활용하는 프로젝트 편, PTQ와 QAT 양자화를 포함해 ONNX와 TensorRT를 이용한 배포편의 세 부분으로 구성되어 있습니다.
PyTorch-Tutorial-2nd은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?: PyTorch-Tutorial-2nd에는 명시된 라이선스가 없습니다. 코드는 공개되어 있지만 라이선스가 없으면 재사용 허가가 명확하지 않으므로, 사용 전에 작성자에게 문의하는 것이 좋습니다.
PyTorch-Tutorial-2nd은(는) 아직 유지보수되고 있나요?: 활발히 유지보수 중. PyTorch-Tutorial-2nd의 마지막 커밋은 2026년 10월 15일입니다.
PyTorch-Tutorial-2nd은(는) 어디에 사용할 수 있나요?: 체계적인 중국어 강의로 PyTorch를 처음부터 학습하기 응용할 수 있는 CV 또는 NLP 프로젝트의 완성된 예제 찾아보기 모델 학습부터 ONNX 또는 TensorRT 배포까지의 과정을 따라가기 오픈소스 LLM을 로컬에서 실행하는 방법을 직접 익히기
PyTorch-Tutorial-2nd는 어떻게 설치하나요?: 온라인에서 책을 무료로 읽기 GitHub에서 함께 제공되는 코드 저장소 열기
PyTorch-Tutorial-2nd은(는) 어디서 받을 수 있나요?: 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/TingsongYu/PyTorch-Tutorial-2nd

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.