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Hugging Face는 여러 인공지능 프레임워크와 호환되는 다양한 라이브러리와 모델을 제공합니다. 아래는 Hugging Face가 지원하는 주요 프레임워크입니다: 1. PyTorch : Hugging Face의 Transformers 라이브러리는 PyTorch 기반의 모델을 제공하며, 많은 연구 및 산업 분야에서 널리 사용됩니다. 2. TensorFlow : Hugging Face는 TensorFlow와의 호환성을 갖춘 모델도 지원합니다. TensorFlow 사용자는 Transformers 라이브러리를 통해 쉽게 모델을 사용할 수 있습니다. 3. JAX : Hugging Face는 Google의 JAX 프레임워크도 지원합니다. JAX는 빠른 자동 미분과 GPU/TPU 가속을 지원하여 연구자들에게 인기가 많습니다. 4. Flax : JAX 기반의 딥러닝 라이브러리인 Flax와 함께 사용할 수 있는 모델도 제공됩니다. Flax는 유연성과 효율성을 중시하는 연구자들에게 적합합니다. 5. <a href='https://sangseek.com/sangseeks/Keras/ko'>Keras</a> : TensorFlow의 Keras API와 통합하여, 사용자가 더 쉽게 모델을 구성하고 훈련할 수 있도록 돕습니다. 이 외에도 Hugging Face는 다양한 커뮤니티 기반 모델과 툴을 제공하여 사용자가 자신의 필요에 맞게 다양한 프레임워크를 활용할 수 있도록 지원합니다.
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