오픈소스 · ★ GitHub 별 167,694 (2026-10-14 기준)
transformers
Transformers는 텍스트·이미지·음성 모델의 추론과 학습을 위한 Hugging Face 라이브러리다.
소개
Transformers는 텍스트, 컴퓨터 비전, 오디오, 비디오, 멀티모달 모델을 정의하고 추론·학습에 쓰는 Hugging Face의 오픈소스 라이브러리다. 모델 정의를 한곳에 모아, 여기서 지원되는 모델은 여러 학습 프레임워크와 추론 엔진에서도 호환되도록 하는 것이 목표다.
모든 모델은 설정, 모델, 전처리기의 세 가지 클래스로 구현된다. 여러 작업을 간단히 추론하는 Pipeline, 혼합 정밀도·torch.compile·FlashAttention과 분산 학습을 지원하는 Trainer, 스트리밍과 여러 디코딩 방식을 지원하는 generate를 제공한다.
Hugging Face Hub의 사전학습 모델을 불러와 바로 쓰거나 파인튜닝하려는 개발자, 머신러닝 엔지니어, 연구자에게 맞는다.
이런 데 씁니다
- Pipeline으로 텍스트 생성, 이미지 분할, 음성 인식, 문서 질의응답을 실행한다.
- Hub의 사전학습 모델을 불러와 내 데이터로 파인튜닝한다.
- Trainer로 혼합 정밀도와 분산 학습을 적용해 모델을 학습한다.
- LLM과 VLM으로 스트리밍 텍스트 생성을 한다.
가격·라이선스
Apache-2.0
시작하기
- Python 환경에 Transformers 라이브러리를 설치한다.
- Hugging Face Hub에서 쓸 모델을 찾는다.
- Pipeline으로 모델을 불러와 추론을 실행한다.
- 필요하면 Trainer로 파인튜닝한다.
링크
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출처
공개 자료(공식 페이지·README)를 근거로 정리했습니다. 가격·기능은 바뀔 수 있으니 공식 사이트에서 확인하세요.