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Hugging Face에서 Stanza 사용
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모델 모델 허브 모델 카드 평가 결과 리더보드 데이터 게이트된 모델 모델 업로드 모델 다운로드 통합 라이브러리
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모델 위젯 모델 추론 모델 다운로드 통계 모델 릴리스 체크리스트 하드웨어 로컬 앱 자주 묻는 질문 고급 주제 Datasets 개요 Dataset Cards 게이트된 데이터셋 데이터셋 업로드 데이터셋 업로드 (LLM용) 데이터셋 다운로드 스트리밍 데이터셋 통합 라이브러리 Data Studio Agent Traces 데이터셋 다운로드 통계
Spaces Spaces 개요 Spaces GPU 업그레이드 Spaces ZeroGPU Spaces Dev Mode Spaces 디스크 사용량 및 저장소 Spaces 사용자 지정 도메인 MCP 서버로 사용 가능한 Spaces Spaces를 에이전트 도구로 API 엔드포인트로 사용하는 Spaces Gradio Spaces Streamlit Spaces Static HTML Spaces Docker Spaces Space 임베드하기 Docker로 Spaces 실행 Spaces 구성 참조 HF로 로그인 버튼 주요 Spaces Spaces 변경 이력 고급 주제
Storage Buckets new 컨테이너 이미지 new Jobs Jobs 개요 빠른 시작 Pricing and Billing 작업 관리 구성 Docker 이미지 사용 모델 서빙 모델 학습 예제 및 튜토리얼 대규모 데이터셋 처리 Schedule Jobs Webhook 자동화 참고
에이전트 에이전트 개요 AI 에이전트를 위한 Hugging Face CLI Hugging Face MCP 서버 Hugging Face Agent Skills HF SDK를 사용하여 에이전트 구축하기 llama.cpp를 활용한 로컬 에이전트 에이전트 라이브러리 세션 추적 형식
기타 Hugging Face에서 Stanza 사용
stanza는 다양한 인간 언어에 대한 정확한 언어 분석을 위한 효율적인 도구 모음입니다. 원시 텍스트에서 구문 분석 및 개체 인식에 이르기까지, Stanza는 사용자가 선택한 언어에 최첨단 NLP 모델을 제공합니다.
Hub에서 Stanza 탐색
모델 페이지 왼쪽에서 필터링하여 stanza 모델을 찾을 수 있습니다. 다양한 언어에 대한 70개 이상의 모델을 찾을 수 있습니다!
Hub의 모든 모델에는 다음 기능이 제공됩니다:
- 검색 가능성을 높이는 간략한 설명과 메타데이터 태그가 포함된 자동 생성된 모델 카드
- 브라우저에서 모델을 직접 실험해 볼 수 있는 인터랙티브 위젯(명사 인식 및 품사 태깅용).
- 명명된 개체 인식과 품사 분석을 위한 추론 요청을 수행할 수 있는 Inference Providers 위젯입니다.
기존 모델 사용
stanza 라이브러리는 Hub에서 모델을 자동으로 다운로드합니다. stanza.Pipeline를 사용하여 Hub에서 모델을 다운로드하고 추론을 수행할 수 있습니다.
import stanza
nlp = stanza.Pipeline('en') # download th English model and initialize an English neural pipeline
doc = nlp("Barack Obama was born in Hawaii.") # run annotation over a sentence모델 공유
새로운 공식 Stanza 모델을 추가하려면 새 언어 추가 프로세스를 따르고, 이후 Stanza 팀과 모델을 공유하면 됩니다. 또한 Hub에 모델을 업로드하는 공식 스크립트는 여기에서 찾을 수 있습니다.
추가 리소스
stanza문서.