ParleRParser::build 메서드는 ParleRParser를 초기화하고 모델을 빌드하는 메서드입니다. 이 메서드는 모델을 빌드하기 위한 다양한 파라미터를 받을 수 있습니다.
1. model_name: 모델 이름을 지정하는 파라미터입니다. 모델 이름은 모델의 종류를 나타내는 문자열입니다. 예를 들어, "BERT-base" 또는 "RoBERTa-large"와 같은 모델 이름을 지정할 수 있습니다.
2. pretrained_model_path: 사전 훈련된 모델의 경로를 지정하는 파라미터입니다. 사전 훈련된 모델을 로드하기 위해 이 경로를 사용합니다.
3. max_seq_length: 모델이 처리할 최대 시퀀스 길이를 지정하는 파라미터입니다. 모델이 처리할 최대 시퀀스 길이를 지정하면, 모델이 처리할 수 있는 최대 시퀀스 길이를 제한할 수 있습니다.
4. device: 모델이 실행될 장치를 지정하는 파라미터입니다. 모델이 실행될 장치를 지정하면, 모델이 실행될 장치를 제어할 수 있습니다. 예를 들어, "cuda" 또는 "cpu"와 같은 장치를 지정할 수 있습니다.
5. num_workers: 모델이 처리할 워커의 수를 지정하는 파라미터입니다. 모델이 처리할 워커의 수를 지정하면, 모델이 처리할 워커의 수를 제어할 수 있습니다.
6. cache_dir: 모델이 캐시할 디렉토리를 지정하는 파라미터입니다. 모델이 캐시할 디렉토리를 지정하면, 모델이 캐시할 디렉토리를 제어할 수 있습니다.
7. use_fast_tokenizer: 모델이 빠른 토크나이저를 사용하는지 여부를 지정하는 파라미터입니다. 모델이 빠른 토크나이저를 사용하면, 모델이 토크나이저를 더 빠르게 처리할 수 있습니다.
8. tokenizer: 모델이 사용할 토크나이저를 지정하는 파라미터입니다. 모델이 사용할 토크나이저를 지정하면, 모델이 토크나이저를 제어할 수 있습니다.
9. train_args: 모델이 학습할 때 사용하는 매개변수를 지정하는 파라미터입니다. 모델이 학습할 때 사용하는 매개변수를 지정하면, 모델이 학습할 때 사용하는 매개변수를 제어할 수 있습니다.
10. evaluation_args: 모델이 평가할 때 사용하는 매개변수를 지정하는 파라미터입니다. 모델이 평가할 때 사용하는 매개변수를 지정하면, 모델이 평가할 때 사용하는 매개변수를 제어할 수 있습니다.
이러한 파라미터를 지정하면, ParleRParser::build 메서드는 모델을 빌드하고 초기화할 수 있습니다.
2025-07-16 20:42