fix: manual edits

Author: AhnJoonSung

docs/source/ko/pipeline_gradio.md

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 -->
 
-# 머신러닝 앱[[machine-learning-apps]]
+# 머신러닝 앱 [[machine-learning-apps]]
 
 머신러닝 앱을 빠르고 쉽게 구축하고 공유할 수 있는 라이브러리인 [Gradio](https://www.gradio.app/)는 [`Pipeline`]과 통합되어 추론을 위한 간단한 인터페이스를 빠르게 생성할 수 있습니다.
 
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 !pip install gradio
 ```
 
-작업에 대한 파이프라인을 생성한 다음, Gradio의 [Interface.from_pipeline](https://www.gradio.app/docs/gradio/interface#interface-from_pipeline) 함수에 전달하여 인터페이스를 만드세요. Gradio는 [`Pipeline`]에 적합한 입력 및 출력 컴포넌트를 자동으로 결정합니다.
+원하는 작업에 맞는 pipeline을 생성한 다음, Gradio의 [Interface.from_pipeline](https://www.gradio.app/docs/gradio/interface#interface-from_pipeline) 함수에 전달하여 인터페이스를 만드세요. Gradio는 [`Pipeline`]에 맞는 입력 및 출력 컴포넌트를 자동으로 결정합니다.
 
 [launch](https://www.gradio.app/main/docs/gradio/blocks#blocks-launch)를 추가하여 웹 서버를 생성하고 앱을 시작하세요.
 
@@ -36,13 +36,13 @@ pipeline = pipeline("image-classification", model="google/vit-base-patch16-224")
 gr.Interface.from_pipeline(pipeline).launch()
 ```
 
-웹 앱은 기본적으로 로컬 서버에서 실행됩니다. 다른 사용자와 앱을 공유하려면 [launch](https://www.gradio.app/main/docs/gradio/blocks#blocks-launch)에서 `share=True`로 설정하여 임시 공개 링크를 생성하세요. 더 영구적인 솔루션을 원한다면 Hugging Face [Spaces](https://hf.co/spaces)에서 앱을 호스팅하세요.
+웹 앱은 기본적으로 로컬 서버에서 실행됩니다. 다른 사용자와 앱을 공유하려면 [launch](https://www.gradio.app/main/docs/gradio/blocks#blocks-launch)에서 `share=True`로 설정하여 임시 공개 링크를 생성하세요. 더 지속적인 솔루션을 원한다면 Hugging Face [Spaces](https://hf.co/spaces)에서 앱을 호스팅하세요.
 
 ```py
 gr.Interface.from_pipeline(pipeline).launch(share=True)
 ```
 
-아래 Space는 위의 코드로 생성되어 Spaces에서 호스팅됩니다.
+아래 Space는 위 코드를 사용하여 생성되었으며, Spaces에서 호스팅됩니다.
 
 <iframe
 	src="https://stevhliu-gradio-pipeline-demo.hf.space"