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JAX, TensorFlow, PyTorch에서 실행되는 텍스트·이미지·오디오 모델을 제공하는 Keras 3용 사전 학습 모델 라이브러리입니다.

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어떤 프로젝트인가요?

KerasHub는 핵심 Keras API를 확장해 만든 사전 학습 모델 라이브러리입니다. 널리 쓰이는 모델 아키텍처를 Keras 3로 구현했으며, Kaggle Models에 호스팅된 사전 학습 체크포인트도 제공합니다. Layer와 Model 구성 요소를 통해 텍스트, 이미지, 오디오 데이터의 생성, 분류 등 다양한 작업과 기본 제공 워크플로를 지원합니다.

하나의 모델 정의를 JAX, TensorFlow, PyTorch에서 사용할 수 있으며, KERAS_BACKEND 환경 변수로 백엔드를 선택합니다. GPU와 TPU에서 모델을 파인튜닝하거나, 개별 가속기에서 기본 제공 PEFT 기법을 사용하거나, 모델 및 데이터 병렬 처리로 대규모 학습을 진행할 수 있습니다.

Keras에 익숙한 개발자라면 from_preset으로 프리셋을 불러오고 fit 또는 predict를 호출하는 일반적인 Keras 워크플로를 그대로 따라 빠르게 시작할 수 있습니다. 이 프로젝트는 현재 프리릴리스 0.y.z 단계에서 활발히 개발 중이므로 API가 변경될 수 있습니다.

핵심 기능

  • 01인기 있는 텍스트·이미지·오디오 모델 아키텍처를 Keras 3로 구현했습니다.
  • 02from_preset을 통해 이름으로 사전 학습 체크포인트를 불러올 수 있습니다.
  • 03하나의 모델 정의를 JAX, TensorFlow, PyTorch에서 실행할 수 있습니다.
  • 04단일 가속기에서 학습할 수 있도록 PEFT 기법을 기본 제공합니다.
  • 05대규모 파인튜닝을 위한 모델 및 데이터 병렬 학습을 지원합니다.

활용 사례

  • 사용자 정의 텍스트 데이터셋으로 사전 학습된 BERT 계열 분류기를 파인튜닝합니다.
  • 사전 학습된 ResNet 체크포인트로 이미지 분류를 수행합니다.
  • GPU 메모리가 제한된 환경에서 매개변수 효율적인 파인튜닝으로 대규모 언어 모델을 조정합니다.
  • Keras 학습 파이프라인을 JAX, TensorFlow, PyTorch 백엔드 간에 전환합니다.

빠른 시작

  1. 1

    PyPI에서 KerasHub를 설치합니다

    pip install --upgrade keras-hub
  2. 2

    가져오기 전에 환경 변수를 설정해 백엔드를 선택합니다

    export KERAS_BACKEND=jax
  3. 3

    KerasHub를 가져오고 프리셋에서 사전 학습된 모델을 불러옵니다

사용 전 알아둘 점

  • KerasHub를 설치하면 tf.data 전처리를 위해 TensorFlow가 항상 함께 설치됩니다.
  • API는 1.0 이전 버전이며 언제든 호환성이 깨질 수 있습니다.
  • 번들로 제공되는 일부 사전 학습 모델은 별도의 라이선스에 따라 제3자가 제공합니다.

포함된 컬렉션

컴퓨터 비전 라이브러리 및 도구자연어 처리 도구 및 라이브러리

토픽

#deep-learning#keras#pretrained-models#llm#nlp#computer-vision#jax#pytorch#cv#machine-learning

자주 묻는 질문

keras-hub은(는) 무엇인가요?
JAX, TensorFlow, PyTorch에서 실행되는 텍스트·이미지·오디오 모델을 제공하는 Keras 3용 사전 학습 모델 라이브러리입니다. KerasHub는 핵심 Keras API를 확장해 만든 사전 학습 모델 라이브러리입니다. 널리 쓰이는 모델 아키텍처를 Keras 3로 구현했으며, Kaggle Models에 호스팅된 사전 학습 체크포인트도 제공합니다. Layer와 Model 구성 요소를 통해 텍스트, 이미지, 오디오 데이터의 생성, 분류 등 다양한 작업과 기본 제공 워크플로를 지원합니다.
keras-hub은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
keras-hub은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
keras-hub은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. keras-hub의 마지막 커밋은 2026년 11월 4일입니다.
keras-hub은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
사용자 정의 텍스트 데이터셋으로 사전 학습된 BERT 계열 분류기를 파인튜닝합니다. 사전 학습된 ResNet 체크포인트로 이미지 분류를 수행합니다. GPU 메모리가 제한된 환경에서 매개변수 효율적인 파인튜닝으로 대규모 언어 모델을 조정합니다. Keras 학습 파이프라인을 JAX, TensorFlow, PyTorch 백엔드 간에 전환합니다.
keras-hub는 어떻게 설치하나요?
PyPI에서 KerasHub를 설치합니다: pip install --upgrade keras-hub 가져오기 전에 환경 변수를 설정해 백엔드를 선택합니다: export KERAS_BACKEND=jax KerasHub를 가져오고 프리셋에서 사전 학습된 모델을 불러옵니다
keras-hub은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/keras-team/keras-hub

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

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