🌐 [i18n-KO] Translated `models.md` to Korean #39518

Judy-Choi · 2025-07-19T07:33:40Z

What does this PR do?

Translated the models.md file of the documentation to Korean.
Thank you in advance for your review.

Part of #20179

Before reviewing

Check for missing / redundant translations (번역 누락/중복 검사)
Grammar Check (맞춤법 검사)
Review or Add new terms to glossary (용어 확인 및 추가)
Check Inline TOC (e.g. [[lowercased-header]])
Check live-preview for gotchas (live-preview로 정상작동 확인)

Who can review? (Initial)

May you please review this PR?
@4N3MONE, @yijun-lee, @jungnerd , @harheem

Before submitting

This PR fixes a typo or improves the docs (you can dismiss the other checks if that's the case).
Did you read the contributor guideline,
Pull Request section?
Was this discussed/approved via a Github issue or the forum? Please add a link
to it if that's the case.
Did you make sure to update the documentation with your changes? Here are the
documentation guidelines, and
here are tips on formatting docstrings.
Did you write any new necessary tests?

Who can review? (Final)

Rocketknight1 · 2025-07-21T11:29:27Z

cc @stevhliu

stevhliu

Thanks for your translation! We can merge once a Korean reader has reviewed as well 🤗

4N3MONE

긴 문서 번역 고생하셨습니다. 몇 가지 수정 제안드립니다.

docs/source/ko/models.md

harheem

민주님 안녕하세요! 좋은 번역 해주셔서 정말 감사합니다.
용상님 제안 반영하면 될 것 같습니다 고생하셨습니다 🤗

jungnerd

번역하느라 고생 많으셨습니다!
일부 번역에 대해 리뷰를 작성했습니다. 참고 부탁드려요! 🤗

docs/source/ko/models.md

docs/source/ko/_toctree.yml

docs/source/ko/models.md

Judy-Choi · 2025-07-26T07:02:20Z

docs/source/ko/models.md

+> [!TIP]
+> *아키텍처*는 모델의 골격을 의미하고 *체크포인트(checkpoint)*는 주어진 아키텍처에 대한 모델의 가중치를 의미합니다. 예를 들어, [BERT](./model_doc/bert)는 아키텍처이고 [google-bert/bert-base-uncased](https://huggingface.co/google-bert/bert-base-uncased)는 해당 아키텍처의 체크포인트(checkpoint)입니다. *모델*이라는 용어는 아키텍처 및 체크포인트(checkpoint)와 혼용하여 사용되는 것을 볼 수 있습니다.
+
+로드할 수 있는 모델에는 두 가지 일반적인 타입이 있습니다:


Suggested change

로드할 수 있는 모델에는 두 가지 일반적인 타입이 있습니다:

불러올 수 있는 모델은 일반적으로 두 가지 타입이 있습니다.

Judy-Choi

추가로 번역 수정했습니다.

Judy-Choi · 2025-07-26T07:12:44Z

docs/source/ko/models.md

+    print(sorted(os.listdir(tmp_dir)))
+```
+
+[`~PreTrainedModel.from_pretrained`]로 샤드된 체크포인트를 다시 로드합니다.


Suggested change

[`~PreTrainedModel.from_pretrained`]로 샤드된 체크포인트를 다시 로드합니다.

[`~PreTrainedModel.from_pretrained`]로 샤드된 체크포인트를 다시 불러옵니다.

Judy-Choi · 2025-07-26T07:13:03Z

docs/source/ko/models.md

+    new_model = AutoModel.from_pretrained(tmp_dir)
+```
+
+샤드된 체크포인트는 [`~transformers.modeling_utils.load_sharded_checkpoint`]로도 직접 로드할 수 있습니다.


Suggested change

샤드된 체크포인트는 [`~transformers.modeling_utils.load_sharded_checkpoint`]로도 직접 로드할 수 있습니다.

샤드된 체크포인트는 [`~transformers.modeling_utils.load_sharded_checkpoint`]로도 직접 불러올 수 있습니다.

Judy-Choi · 2025-07-26T07:14:59Z

docs/source/ko/models.md

+> [!TIP]
+> 장치 할당에 대한 자세한 내용은 [장치 맵 설계하기](https://hf.co/docs/accelerate/v0.33.0/en/concept_guides/big_model_inference#designing-a-device-map)를 참조하세요.
+
+대형 모델 추론의 두 번째 기능은 가중치가 로드되고 모델 스켈레톤에 할당되는 방식과 관련이 있습니다. 모델 가중치는 사용 가능한 모든 디바이스에 분산되며, 가장 빠른 디바이스(보통 GPU)부터 시작해 나머지 가중치는 느린 디바이스(CPU 및 하드 디스크)로 순차적으로 할당됩니다..


Suggested change

대형 모델 추론의 두 번째 기능은 가중치가 로드되고 모델 스켈레톤에 할당되는 방식과 관련이 있습니다. 모델 가중치는 사용 가능한 모든 디바이스에 분산되며, 가장 빠른 디바이스(보통 GPU)부터 시작해 나머지 가중치는 느린 디바이스(CPU 및 하드 디스크)로 순차적으로 할당됩니다..

대형 모델 추론의 두 번째 기능은 불러온 가중치가 모델 스켈레톤에 할당되는 방식과 관련이 있습니다. 모델 가중치는 사용 가능한 모든 디바이스에 분산되며, 가장 빠른 디바이스(보통 GPU)부터 시작해 나머지 가중치는 느린 디바이스(CPU 및 하드 디스크)로 순차적으로 할당됩니다..

Judy-Choi

피드백 반영하여 수정을 마쳤습니다. 감사합니다!
@4N3MONE, @jungnerd , @harheem

jungnerd · 2025-08-01T05:42:30Z

@Judy-Choi
안녕하세요 민주님! PR을 살펴보니 리뷰 반영한 커밋이 제대로 적용되지 않은 것 같아요.
혹시 다시 한 번 리뷰 반영해서 커밋해보시겠어요?

Co-authored-by: Woojun Jung <[email protected]>

Co-authored-by: YONGSANG <[email protected]> Co-authored-by: Woojun Jung <[email protected]>

Co-authored-by: YONGSANG <[email protected]>

docs/source/ko/models.md

Co-authored-by: YONGSANG <[email protected]>

docs/source/ko/models.md

Co-authored-by: YONGSANG <[email protected]>

Judy-Choi · 2025-08-01T05:54:33Z

@Judy-Choi 안녕하세요 민주님! PR을 살펴보니 리뷰 반영한 커밋이 제대로 적용되지 않은 것 같아요. 혹시 다시 한 번 리뷰 반영해서 커밋해보시겠어요?

@jungnerd 안녕하세요 멘토님! 다시 한 번 커밋했습니다. 확인해 주시면 감사하겠습니다!

harheem · 2025-08-01T08:51:19Z

@Judy-Choi 민주님 안녕하세요! 반영해주신 것 확인했습니다. 감사합니다 ㅎㅎ
glossary를 무척 잘 반영해주셨는데, 혹시 사전훈련된 모델 -> 사전 훈련된 모델로 변경하는 것에 대해서 어떻게 생각하시나요?

Judy-Choi

@harheem 꼼꼼하게 확인해 주셔서 감사합니다! ㅎㅎ
멘토님께서 제안해 주신 대로 사전훈련된 -> 사전 훈련된 으로 일괄적으로 띄어쓰기 적용하니 더 가독성이 좋아졌습니다. 감사합니다!

docs/source/ko/models.md

harheem

정말 고생많으셨습니다 민주님 그리고 감사합니다 🤗
늦은 리뷰 죄송하며, merge가 눈앞이네요!

HuggingFaceDocBuilderDev · 2025-08-04T15:28:37Z

The docs for this PR live here. All of your documentation changes will be reflected on that endpoint. The docs are available until 30 days after the last update.

stevhliu

Thanks! Remember to also update the toctree with the translation!

stevhliu

local should reflect the file name :)

docs/source/ko/_toctree.yml

Co-authored-by: Steven Liu <[email protected]>

stevhliu · 2025-08-25T15:45:01Z

build-doc

github-actions · 2025-08-25T15:45:41Z

Building docs for all languages...

Judy-Choi added 3 commits July 15, 2025 23:34

docs: ko: models.md

b76c1ed

feat: nmt draft

aa61731

fix: manual edits

80a6ca9

stevhliu approved these changes Jul 21, 2025

View reviewed changes

Merge branch 'main' into ko-models.md

45a60df

4N3MONE reviewed Jul 23, 2025

View reviewed changes

harheem reviewed Jul 24, 2025

View reviewed changes

jungnerd reviewed Jul 25, 2025

View reviewed changes

Judy-Choi force-pushed the ko-models.md branch 2 times, most recently from ea979d7 to 45a60df Compare July 26, 2025 07:00

Judy-Choi commented Jul 26, 2025

View reviewed changes

Judy-Choi marked this pull request as ready for review July 29, 2025 12:01

Judy-Choi force-pushed the ko-models.md branch from f4a91d0 to 45a60df Compare July 29, 2025 12:15

Judy-Choi added 2 commits July 29, 2025 21:19

Resolved _toctree.yaml conflict during merge from main

b8d4271

Merge branch 'main' into ko-models.md

0b2cf5b

Judy-Choi commented Jul 29, 2025

View reviewed changes

Judy-Choi and others added 5 commits August 1, 2025 14:44

Merge branch 'main' into ko-models.md

483e2a7

Apply suggestions from code review

f7939e5

Co-authored-by: Woojun Jung <[email protected]>

Apply suggestions from code review

b1ebb27

Co-authored-by: Woojun Jung <[email protected]>

Apply suggestions from code review

c772832

Co-authored-by: YONGSANG <[email protected]> Co-authored-by: Woojun Jung <[email protected]>

Apply suggestions from code review

6428ee5

Co-authored-by: YONGSANG <[email protected]>

Judy-Choi commented Aug 1, 2025

View reviewed changes

docs/source/ko/models.md Outdated Show resolved Hide resolved

Apply suggestions from code review

6e2610a

Co-authored-by: YONGSANG <[email protected]>

Judy-Choi commented Aug 1, 2025

View reviewed changes

docs/source/ko/models.md Outdated Show resolved Hide resolved

Apply suggestions from code review

7638b77

Co-authored-by: YONGSANG <[email protected]>

Judy-Choi commented Aug 1, 2025

View reviewed changes

Judy-Choi added 2 commits August 2, 2025 01:18

Apply suggestions from code review

2396543

Merge branch 'main' into ko-models.md

95a3fae

harheem approved these changes Aug 2, 2025

View reviewed changes

Merge branch 'main' into ko-models.md

a739132

stevhliu approved these changes Aug 4, 2025

View reviewed changes

Judy-Choi added 2 commits August 12, 2025 21:02

fix: update toctree

8c34412

Merge branch 'main' into ko-models.md

9ac9d43

stevhliu reviewed Aug 12, 2025

View reviewed changes

docs/source/ko/_toctree.yml Outdated Show resolved Hide resolved

Update docs/source/ko/_toctree.yml

b5c316a

Co-authored-by: Steven Liu <[email protected]>

stevhliu merged commit c81723d into huggingface:main Aug 25, 2025
15 checks passed

	로드할 수 있는 모델에는 두 가지 일반적인 타입이 있습니다:
	불러올 수 있는 모델은 일반적으로 두 가지 타입이 있습니다.

	[`~PreTrainedModel.from_pretrained`]로 샤드된 체크포인트를 다시 로드합니다.
	[`~PreTrainedModel.from_pretrained`]로 샤드된 체크포인트를 다시 불러옵니다.

	샤드된 체크포인트는 [`~transformers.modeling_utils.load_sharded_checkpoint`]로도 직접 로드할 수 있습니다.
	샤드된 체크포인트는 [`~transformers.modeling_utils.load_sharded_checkpoint`]로도 직접 불러올 수 있습니다.

	대형 모델 추론의 두 번째 기능은 가중치가 로드되고 모델 스켈레톤에 할당되는 방식과 관련이 있습니다. 모델 가중치는 사용 가능한 모든 디바이스에 분산되며, 가장 빠른 디바이스(보통 GPU)부터 시작해 나머지 가중치는 느린 디바이스(CPU 및 하드 디스크)로 순차적으로 할당됩니다..
	대형 모델 추론의 두 번째 기능은 불러온 가중치가 모델 스켈레톤에 할당되는 방식과 관련이 있습니다. 모델 가중치는 사용 가능한 모든 디바이스에 분산되며, 가장 빠른 디바이스(보통 GPU)부터 시작해 나머지 가중치는 느린 디바이스(CPU 및 하드 디스크)로 순차적으로 할당됩니다..

🌐 [i18n-KO] Translated models.md to Korean #39518

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