[Deep Learning] Hugging Face란?

1. Hugging Face는 왜 필요한가

모델을 직접 설계하고 학습하는 방법을 배우는 것도 중요하지만, 실제 프로젝트에서는 모든 모델을 매번 처음부터 만들지 않는다. 다른 사람이 대량의 데이터로 미리 학습한 모델을 가져와 바로 사용하거나, 내 데이터에 맞게 추가 학습하는 경우가 많다.

Hugging Face Hub는 이런 작업에 필요한 모델, 데이터셋, 데모 애플리케이션을 한곳에서 찾고 공유할 수 있게 해준다.

• GitHub : 소스 코드 중심의 공유 공간
• Hugging Face Hub : 머신러닝 자산 중심의 공유 공간

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2. Hugging Face에서 할 수 있는 것

구분	무엇을 할 수 있는가	예시
Models	학습된 모델과 가중치를 검색하고 내려받거나 공유	텍스트 분류 번역 이미지 분류 음성 인식
Datasets	모델 학습과 평가에 사용할 데이터를 검색하고 불러오기	텍스트 이미지 오디오 데이터
Spaces	모델을 직접 실행해 볼 수 있는 웹 데모 배포	Gradio Docker 정적 HTML

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3. Hugging Face 회원가입

• Hugging Face 홈페이지에 접속한다.
• 오른쪽 위의 Sign Up을 선택한다.
• Username Email Password 등의 정보를 입력한다.
• 가입한 이메일로 전송된 인증 메일을 확인한다.
• 메일 안의 인증 링크를 눌러 가입을 완료한 뒤 다시 로그인한다.

Hugging Face 회원가입 후 이메일 인증을 요청하는 화면

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4. Docker Compose로 Jupyter 실행하기

회원가입을 마친 뒤 실습 파일이 준비된 Jupyter 환경으로 들어가려면 먼저 Docker 컨테이너를 실행해야 한다.
VS Code에서 프로젝트 폴더를 연 다음, Docker Compose 설정 파일이 있는 위치에서 터미널 명령어를 실행한다.

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VS Code 터미널에서 컨테이너 실행

명령어	의미
docker compose	compose.yaml 또는 docker-compose.yml에 적힌 여러 컨테이너 설정을 사용
up	설정에 필요한 컨테이너를 생성하고 실행
-d	터미널을 계속 점유하지 않고 백그라운드에서 실행

📌 이해 보충 | 명령어는 아무 폴더에서 실행하는 것이 아니다.
VS Code 터미널의 현재 위치에 compose.yaml 또는 docker-compose.yml이 있어야 해당 설정을 찾을 수 있다.