import{s as Ya,f as sl,o as Ea,n as us}from"../chunks/scheduler.889ebb13.js";import{S as Sa,i as La,g as s,s as i,u as m,A as Na,h as a,f as e,c as r,j as f,v as c,y as o,k as p,o as u,a as n,w as g,d as v,t as d,x as $}from"../chunks/index.8980e686.js";import{T as ps}from"../chunks/Tip.7191df11.js";import{I as k}from"../chunks/IconCopyLink.357761cd.js";import{C as w}from"../chunks/CodeBlock.25fc3430.js";function Ra(Q){let M,T=`Transformers Agent는 실험 중인 API로 언제든지 변경될 수 있습니다.
API 또는 기반 모델이 변경되기 쉽기 때문에 에이전트가 반환하는 결과도 달라질 수 있습니다.`;return{c(){M=s("p"),M.textContent=T},l(y){M=a(y,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(M)!=="svelte-1cwcmj7"&&(M.textContent=T)},m(y,C){n(y,M,C)},p:us,d(y){y&&e(M)}}}function qa(Q){let M,T=`StarCoder와 OpenAssistant는 무료로 사용할 수 있으며 간단한 작업에서 놀라울 정도로 잘 작동합니다.
그러나 더 복잡한 프롬프트를 처리할 때는 체크포인트가 잘 작동하지 않습니다.
이러한 문제가 발생하면 OpenAI 모델을 사용해 보시기 바랍니다. 아쉽게도 오픈소스는 아니지만 현재로서는 더 나은 성능을 제공합니다.`;return{c(){M=s("p"),M.textContent=T},l(y){M=a(y,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(M)!=="svelte-1dv0fz7"&&(M.textContent=T)},m(y,C){n(y,M,C)},p:us,d(y){y&&e(M)}}}function Qa(Q){let M,T="이 방법은 모델이 요청을 이해하지 못하고 도구를 혼합할 때 유용할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다:",y,C,_,b,X="여기서 모델은 두 가지 방식으로 해석할 수 있습니다:",U,B,G="<li><code>text-to-image</code>이 바다에서 헤엄치는 카피바라를 생성하도록 합니다.</li> <li>또는 <code>text-to-image</code>이 카피바라를 생성한 다음 <code>image-transformation</code> 도구를 사용하여 바다에서 헤엄치도록 합니다.</li>",rt,J,W="첫 번째 시나리오를 강제로 실행하려면 프롬프트를 인수로 전달하여 실행할 수 있습니다:",H,j,ot;return C=new w({props:{code:"YWdlbnQucnVuKCUyMkRyYXclMjBtZSUyMHRoZSUyMHBpY3R1cmUlMjBvZiUyMGElMjBjYXB5YmFyYSUyMHN3aW1taW5nJTIwaW4lMjB0aGUlMjBzZWElMjIp",highlighted:'agent.run(<span class="hljs-string">&quot;Draw me the picture of a capybara swimming in the sea&quot;</span>)'}}),j=new w({props:{code:"YWdlbnQucnVuKCUyMkRyYXclMjBtZSUyMGElMjBwaWN0dXJlJTIwb2YlMjB0aGUlMjAlNjBwcm9tcHQlNjAlMjIlMkMlMjBwcm9tcHQlM0QlMjJhJTIwY2FweWJhcmElMjBzd2ltbWluZyUyMGluJTIwdGhlJTIwc2VhJTIyKQ==",highlighted:'agent.run(<span class="hljs-string">&quot;Draw me a picture of the `prompt`&quot;</span>, prompt=<span class="hljs-string">&quot;a capybara swimming in the sea&quot;</span>)'}}),{c(){M=s("p"),M.textContent=T,y=i(),m(C.$$.fragment),_=i(),b=s("p"),b.textContent=X,U=i(),B=s("ul"),B.innerHTML=G,rt=i(),J=s("p"),J.textContent=W,H=i(),m(j.$$.fragment)},l(h){M=a(h,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(M)!=="svelte-3w740x"&&(M.textContent=T),y=r(h),c(C.$$.fragment,h),_=r(h),b=a(h,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(b)!=="svelte-1n15hb8"&&(b.textContent=X),U=r(h),B=a(h,"UL",{"data-svelte-h":!0}),o(B)!=="svelte-1g8pdrv"&&(B.innerHTML=G),rt=r(h),J=a(h,"P",{"data-svelte-h":!0}),o(J)!=="svelte-13cyezp"&&(J.textContent=W),H=r(h),c(j.$$.fragment,h)},m(h,x){n(h,M,x),n(h,y,x),g(C,h,x),n(h,_,x),n(h,b,x),n(h,U,x),n(h,B,x),n(h,rt,x),n(h,J,x),n(h,H,x),g(j,h,x),ot=!0},p:us,i(h){ot||(v(C.$$.fragment,h),v(j.$$.fragment,h),ot=!0)},o(h){d(C.$$.fragment,h),d(j.$$.fragment,h),ot=!1},d(h){h&&(e(M),e(y),e(_),e(b),e(U),e(B),e(rt),e(J),e(H)),$(C,h),$(j,h)}}}function Xa(Q){let M,T,y,C,_,b,X,U,B,G,rt="Transformers Agent",J,W,H,j,ot='Transformers 버전 4.29.0.에서 <em>도구</em>와 <em>에이전트</em>라는 컨셉을 도입했습니다. <a href="https://colab.research.google.com/drive/1c7MHD-T1forUPGcC_jlwsIptOzpG3hSj" rel="nofollow">이 colab</a>에서 사용해볼 수 있습니다.',h,x,hs=`간단히 말하면, Agent는 트랜스포머 위에 자연어 API를 제공합니다.
엄선된 도구 세트를 정의하고, 자연어를 해석하여 이러한 도구를 사용할 수 있는 에이전트를 설계했습니다.
이 API는 확장이 가능하도록 설계 되었습니다.
주요 도구를 선별해두었지만, 커뮤니티에서 개발한 모든 도구를 사용할 수 있도록 시스템을 쉽게 확장할 수 있는 방법도 보여드리겠습니다.`,al,pt,fs=`몇 가지 예를 통해 새로운 API로 무엇을 할 수 있는지 살펴보겠습니다.
이 API는 특히 멀티모달 작업에서 강력하므로 이미지를 생성하고 텍스트를 소리내어 읽어보겠습니다.`,il,ut,rl,ht,ms='<thead><tr><th><strong>Input</strong></th> <th><strong>Output</strong></th></tr></thead> <tbody><tr><td><img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/beaver.png" width="200"/></td> <td>A beaver is swimming in the water</td></tr></tbody>',ol,pl,ul,ft,hl,mt,cs='<thead><tr><th><strong>Input</strong></th> <th><strong>Output</strong></th></tr></thead> <tbody><tr><td>A beaver is swimming in the water</td> <td><audio controls=""><source src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tts_example.wav" type="audio/wav"/> your browser does not support the audio element.</audio></td></tr></tbody>',fl,ml,cl,ct,gl,gt,gs='<thead><tr><th><strong>Input</strong></th> <th><strong>Output</strong></th></tr></thead> <tbody><tr><td><img src="https://datasets-server.huggingface.co/assets/hf-internal-testing/example-documents/--/hf-internal-testing--example-documents/test/0/image/image.jpg" width="200"/></td> <td>ballroom foyer</td></tr></tbody>',vl,Z,z,Re,vt,On,We,vs="바로 시작하기",dl,dt,ds=`<code>agent.run</code>을 사용하려면 먼저 대규모 언어 모델(LLM)인 에이전트를 인스턴스화해야 합니다.
저희는 openAI 모델뿐만 아니라 BigCode 및 OpenAssistant의 오픈소스 대체 모델도 지원합니다.
openAI 모델의 성능이 더 우수하지만(단, openAI API 키가 필요하므로 무료로 사용할 수 없음),
Hugging Face는 BigCode와 OpenAssistant 모델의 엔드포인트에 대한 무료 액세스를 제공하고 있습니다.`,$l,$t,$s="우선 모든 기본 종속성을 설치하려면 <code>agents</code>를 추가로 설치하세요.",Ml,Mt,yl,yt,Ms="openAI 모델을 사용하려면 <code>openai</code> 종속성을 설치한 후 <code>OpenAiAgent</code>를 인스턴스화합니다:",wl,wt,xl,xt,Cl,Ct,ys="BigCode 또는 OpenAssistant를 사용하려면 먼저 로그인하여 Inference API에 액세스하세요:",bl,bt,jl,jt,ws="그런 다음 에이전트를 인스턴스화합니다.",_l,_t,Tl,Tt,xs=`현재 Hugging Face에서 무료로 제공하는 추론 API를 사용하고 있습니다.
이 모델에 대한 자체 추론 엔드포인트가 있는 경우(또는 다른 엔드포인트가 있는 경우) 위의 URL을 해당 URL 엔드포인트로 바꿀 수 있습니다.`,Ul,V,Jl,Ut,Cs="이제 준비가 완료되었습니다! 이제 자유롭게 사용할 수 있는 두 가지 API에 대해 자세히 알아보겠습니다.",kl,I,F,qe,Jt,Dn,Ge,bs="단일 실행 (run)",Bl,kt,js="단일 실행 방법은 에이전트의 <code>run()</code> 메소드를 사용하는 경우입니다:",Wl,Bt,Gl,Wt,_s,Hl,Gt,Ts=`수행하려는 작업에 적합한 도구를 자동으로 선택하여 적절하게 실행합니다.
동일한 명령어에서 하나 또는 여러 개의 작업을 수행할 수 있습니다
(다만, 명령어가 복잡할수록 에이전트가 실패할 가능성이 높아집니다).`,Zl,Ht,Il,Zt,Us,Al,Pl,Yl,It,Js="모든 <code>run()</code> 작업은 독립적이므로 다른 작업으로 여러 번 연속해서 실행할 수 있습니다.",El,At,ks=`<code>agent</code>는 큰 언어 모델일 뿐이므로 프롬프트에 약간의 변화를 주면 완전히 다른 결과가 나올 수 있다는 점에 유의하세요.
수행하려는 작업을 최대한 명확하게 설명하는 것이 중요합니다.
좋은 프롬프트를 작성하는 방법은 <a href="custom_tools#writing-good-user-inputs">여기</a>에서 자세히 확인할 수 있습니다.`,Sl,Pt,Bs=`여러 실행에 걸쳐 상태를 유지하거나 텍스트가 아닌 개체를 에이전트에게 전달하려는 경우에는 에이전트가 사용할 변수를 지정할 수 있습니다.
예를 들어 강과 호수의 첫 번째 이미지를 생성한 뒤,
모델이 해당 그림에 섬을 추가하도록 다음과 같이 요청할 수 있습니다:`,Ll,Yt,Nl,K,Rl,A,O,Qe,Et,ts,He,Ws="대화 기반 실행 (chat)",ql,St,Gs="에이전트는 <code>chat()</code> 메소드를 사용하는 대화 기반 접근 방식도 있습니다:",Ql,Lt,Xl,Nt,Hs,zl,Rt,Vl,qt,Zs,Fl,Kl,Ol,Qt,Is=`이 방식은 여러 명령어에 걸쳐 상태를 유지하고자 할 때 흥미로운 접근 방식입니다.
실험용으로 더 좋지만 복잡한 명령어보다는
단일 명령어(<code>run()</code> 메소드가 더 잘 처리하는 명령어)에 훨씬 더 잘 작동하는 경향이 있습니다.`,Dl,Xt,As="이 메소드는 텍스트가 아닌 유형이나 특정 프롬프트를 전달하려는 경우 인수를 받을 수도 있습니다.",tn,P,D,Xe,zt,es,Ze,Ps="⚠️ 원격 실행",en,Vt,Ys=`데모 목적과 모든 설정에서 사용할 수 있도록
에이전트가 접근할 수 있는 몇 가지 기본 도구에 대한 원격 실행기를 만들었습니다.
이러한 도구는 <a href="https://huggingface.co/inference-endpoints" rel="nofollow">inference endpoints</a>를 사용하여 만들어졌습니다.
원격 실행기 도구를 직접 설정하는 방법을 보려면 <a href="./custom_tools">사용자 정의 도구 가이드</a>를 읽어보시기 바랍니다.`,ln,Ft,Es="원격 도구로 실행하려면 <code>run()</code> 또는 <code>chat()</code> 중 하나에 <code>remote=True</code>를 지정하기만 하면 됩니다.",nn,Kt,Ss="예를 들어 다음 명령은 많은 RAM이나 GPU 없이도 모든 장치에서 효율적으로 실행할 수 있습니다:",sn,Ot,an,Dt,Ls="<code>chat()</code>도 마찬가지입니다:",rn,te,on,Y,tt,ze,ee,ls,Ie,Ns="여기서 무슨 일이 일어나는 거죠? 도구란 무엇이고, 에이전트란 무엇인가요?",pn,Ae,Rs,un,E,et,Ve,le,ns,Pe,qs="에이전트",hn,ne,Qs="여기서 “에이전트”는 대규모 언어 모델이며, 특정 도구 모음에 접근할 수 있도록 프롬프트하고 있습니다.",fn,se,Xs=`LLM은 작은 코드 샘플을 생성하는 데 상당히 능숙하므로,
이 장점을 활용해 도구 모음을 사용하여 작업을 수행하는 작은 코드 샘플을 제공하라는 메시지를 표시합니다.
그런 다음 에이전트에게 제공하는 작업과 제공하는 도구에 대한 설명으로 이 프롬프트가 완료됩니다.
이렇게 하면 사용 중인 도구들의 문서에 접근할 수 있으며, 해당 도구들의 입력과 출력을 예상하고, 관련된 코드를 생성할 수 있습니다.`,mn,S,lt,Fe,ae,ss,Ye,zs="도구",cn,ie,Vs=`도구는 매우 간단합니다. 이름과 설명이 있는 단일 기능으로 구성되어 있습니다.
그런 다음 이러한 도구의 설명을 사용하여 상담원에게 프롬프트를 표시합니다.
이 프롬프트를 통해 상담원에게 쿼리에서 요청된 작업을 수행하기 위해 도구를 활용하는 방법을 보여줍니다.`,gn,re,Fs=`에이전트가 매우 원자적인 도구를 사용하여 더 나은 코드를 작성하기 때문에 파이프라인이 아닌 완전히 새로운 도구를 사용합니다.
파이프라인은 더 많이 리팩터링되며 종종 여러 작업을 하나로 결합합니다.
도구는 하나의 매우 간단한 작업에만 집중하도록 되어 있습니다.`,vn,L,nt,Ke,oe,as,Ee,Ks="코드 실행?!",dn,pe,Os=`그런 다음 이 코드는 도구와 함께 전달된 입력 세트에 대해 작은 Python 인터프리터를 사용하여 실행됩니다.
“임의 코드 실행이라니!”이라고 비명을 지르는 소리가 들리겠지만, 그렇지 않은 이유를 설명하겠습니다.`,$n,ue,Ds=`호출할 수 있는 함수는 제공한 도구와 인쇄 기능뿐이므로 이미 실행할 수 있는 기능이 제한되어 있습니다.
Hugging Face 도구로 제한되어 있다면 안전할 것입니다.`,Mn,he,ta=`그리고 어트리뷰트 조회나 가져오기를 허용하지 않으므로
(어차피 작은 함수 집합에 입/출력을 전달할 때는 필요하지 않아야 합니다)
가장 명백한 공격(어차피 LLM에 출력하라는 메시지를 표시해야 합니다)은 문제가 되지 않습니다.
매우 안전하게 하고 싶다면 추가 인수 return_code=True를 사용하여 run() 메소드를 실행하면 됩니다.
이 경우 에이전트가 실행할 코드를 반환하고 실행할지 여부를 결정할 수 있습니다.`,yn,fe,ea=`불법적인 연산을 수행하려고 하거나 에이전트가 생성한 코드에 일반적인 파이썬 오류가 있는 경우
실행이 중지됩니다.`,wn,N,st,Oe,me,is,Se,la="엄선된 도구 모음",xn,ce,na=`저희는 이러한 에이전트들의 역량을 강화할 수 있는 일련의 도구를 확인하고 있습니다.
다음은 연동된 도구의 최신 목록입니다:`,Cn,ge,sa='<li><strong>문서 질문 답변</strong>: 이미지 형식의 문서(예: PDF)가 주어지면 이 문서에 대한 질문에 답변합니다. (<a href="./model_doc/donut">Donut</a>)</li> <li><strong>텍스트 질문 답변</strong>: 긴 텍스트와 질문이 주어지면 텍스트에서 질문에 답변합니다. (<a href="./model_doc/flan-t5">Flan-T5</a>)</li> <li><strong>무조건 이미지 캡셔닝</strong>: 이미지에 캡션을 답니다! (<a href="./model_doc/blip">BLIP</a>)</li> <li><strong>이미지 질문 답변</strong>: 이미지가 주어지면 이 이미지에 대한 질문에 답변하기. (<a href="./model_doc/vilt">VILT</a>)</li> <li><strong>이미지 분할</strong>: 이미지와 프롬프트가 주어지면 해당 프롬프트의 분할 마스크를 출력합니다. (<a href="./model_doc/clipseg">CLIPSeg</a>)</li> <li><strong>음성을 텍스트로 변환</strong>: 사람이 말하는 오디오 녹음이 주어지면 음성을 텍스트로 변환합니다. (<a href="./model_doc/whisper">Whisper</a>)</li> <li><strong>텍스트 음성 변환</strong>: 텍스트를 음성으로 변환합니다. (<a href="./model_doc/speecht5">SpeechT5</a>)</li> <li><strong>제로 샷(zero-shot) 텍스트 분류</strong>: 텍스트와 레이블 목록이 주어지면 텍스트와 가장 관련 있는 레이블을 식별합니다. (<a href="./model_doc/bart">BART</a>)</li> <li><strong>텍스트 요약</strong>: 긴 텍스트를 한 문장 또는 몇 문장으로 요약합니다. (<a href="./model_doc/bart">BART</a>)</li> <li><strong>번역</strong>: 텍스트를 지정된 언어로 번역합니다. (<a href="./model_doc/nllb">NLLB</a>)</li>',bn,ve,aa="이러한 도구는 트랜스포머에 통합되어 있으며, 예를 들어 수동으로도 사용할 수 있습니다:",jn,de,_n,R,at,De,$e,rs,Le,ia="사용자 정의 도구",Tn,Me,ra="엄선된 도구 세트도 있지만, 이 구현이 제공하는 가장 큰 가치는 사용자 지정 도구를 빠르게 만들고 공유할 수 있다는 점입니다.",Un,ye,oa='도구의 코드를 Hugging Face Space나 모델 저장소에 푸시하면 에이전트에게 직접 도구를 활용할 수 있습니다.  <a href="https://huggingface.co/huggingface-tools" rel="nofollow"><code>huggingface-tools</code> organization</a>에 몇 가지 <strong>트랜스포머에 구애받지 않는</strong> 툴을 추가했습니다:',Jn,we,pa="<li><strong>텍스트 다운로더</strong>: 웹 URL에서 텍스트를 다운로드합니다.</li> <li><strong>텍스트 이미지 변환</strong>: 프롬프트에 따라 이미지를 생성하여 안정적인 확산을 활용합니다.</li> <li><strong>이미지 변환</strong>: 초기 이미지와 프롬프트가 주어진 이미지를 수정하고, 안정적인 확산을 활용하는 지시 픽셀 2 픽셀을 활용합니다.</li> <li><strong>텍스트 비디오 변환</strong>: 프롬프트에 따라 작은 비디오를 생성하며, damo-vilab을 활용합니다.</li>",kn,xe,ua='저희가 처음부터 사용하고 있는 텍스트-이미지 변환 도구는 <a href="https://huggingface.co/spaces/huggingface-tools/text-to-image" rel="nofollow"><em>huggingface-tools/text-to-image</em></a>에 있는 원격 도구입니다! 저희는 이 도구와 다른 조직에 이러한 도구를 계속 출시하여 이 구현을 더욱 강화할 것입니다.',Bn,Ce,ha=`에이전트는 기본적으로 <a href="https://huggingface.co/huggingface-tools" rel="nofollow"><code>huggingface-tools</code></a>에 있는 도구에 접근할 수 있습니다.
<a href="custom_tools">다음 가이드</a>에서 도구를 작성하고 공유하는 방법과 Hub에 있는 사용자 지정 도구를 활용하는 방법에 대해 설명합니다.`,Wn,q,it,tl,be,os,Ne,fa="코드 생성",Gn,je,ma="지금까지 에이전트를 사용하여 작업을 수행하는 방법을 보여드렸습니다. 하지만 에이전트는 매우 제한된 Python 인터프리터를 사용하여 실행할 코드만 생성하고 있습니다. 다른 설정에서 생성된 코드를 사용하려는 경우 에이전트에게 도구 정의 및 정확한 가져오기와 함께 코드를 반환하라는 메시지를 표시할 수 있습니다.",Hn,_e,ca="예를 들어 다음 명령어는",Zn,Te,In,Ue,ga="다음 코드를 반환합니다.",An,Je,Pn,ke,va="이 코드는 직접 수정하고 실행할 수 있습니다.",Yn,el,En;return U=new k({}),W=new ps({props:{warning:!0,$$slots:{default:[Ra]},$$scope:{ctx:Q}}}),ut=new w({props:{code:"YWdlbnQucnVuKCUyMkNhcHRpb24lMjB0aGUlMjBmb2xsb3dpbmclMjBpbWFnZSUyMiUyQyUyMGltYWdlJTNEaW1hZ2Up",highlighted:'agent.run(<span class="hljs-string">&quot;Caption the following image&quot;</span>, image=image)'}}),ft=new w({props:{code:"YWdlbnQucnVuKCUyMlJlYWQlMjB0aGUlMjBmb2xsb3dpbmclMjB0ZXh0JTIwb3V0JTIwbG91ZCUyMiUyQyUyMHRleHQlM0R0ZXh0KQ==",highlighted:'agent.run(<span class="hljs-string">&quot;Read the following text out loud&quot;</span>, text=text)'}}),ct=new w({props:{code:"YWdlbnQucnVuKCUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMkluJTIwdGhlJTIwZm9sbG93aW5nJTIwJTYwZG9jdW1lbnQlNjAlMkMlMjB3aGVyZSUyMHdpbGwlMjB0aGUlMjBUUlJGJTIwU2NpZW50aWZpYyUyMEFkdmlzb3J5JTIwQ291bmNpbCUyME1lZXRpbmclMjB0YWtlJTIwcGxhY2UlM0YlMjIlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBkb2N1bWVudCUzRGRvY3VtZW50JTJDJTBBKQ==",highlighted:`agent.run(
    <span class="hljs-string">&quot;In the following \`document\`, where will the TRRF Scientific Advisory Council Meeting take place?&quot;</span>,
    document=document,
)`}}),vt=new k({}),Mt=new w({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRyYW5zZm9ybWVycyU1QmFnZW50cyU1RA==",highlighted:"pip install transformers[agents]"}}),wt=new w({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMG9wZW5haQ==",highlighted:"pip install openai"}}),xt=new w({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyME9wZW5BaUFnZW50JTBBJTBBYWdlbnQlMjAlM0QlMjBPcGVuQWlBZ2VudChtb2RlbCUzRCUyMnRleHQtZGF2aW5jaS0wMDMlMjIlMkMlMjBhcGlfa2V5JTNEJTIyJTNDeW91cl9hcGlfa2V5JTNFJTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> OpenAiAgent

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<span class="hljs-comment"># Starcoder</span>
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