# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2023, Xorbits Inc.
# This file is distributed under the same license as the Xinference package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2023.
#
msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version: Xinference\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2026-01-28 14:31+0800\n"
"PO-Revision-Date: YEAR-MO-DA HO:MI+ZONE\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language-Team: ko <LL@li.org>\n"
"Language: ko\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Plural-Forms: nplurals=1; plural=0;\n"
"Generated-By: Babel 2.18.0\n"

#: ../../source/models/custom.rst:5
msgid "Custom Models"
msgstr "사용자 정의 모델"

#: ../../source/models/custom.rst:6
msgid ""
"Xinference provides a flexible and comprehensive way to integrate, manage, "
"and utilize custom models."
msgstr "Xinference는 사용자 정의 모델을 통합, 관리 및 적용할 수 있는 유연하고 포괄적인 방법을 제공합니다."

#: ../../source/models/custom.rst:10
msgid "Directly launch an existing model"
msgstr "사용자 등록 없이도 사용자 정의 모델을 직접 시작할 수 있습니다."

#: ../../source/models/custom.rst:11
msgid ""
"Since ``v0.14.0``, you can directly launch an existing model by passing "
"``model_path`` to the launch interface without downloading it. This way "
"requires that the model's ``model_family`` is among the built-in supported "
"models, and eliminates the hassle of registering the model."
msgstr ""
"``v0.14.0`` 버전부터, 등록하려는 모델의 패밀리가 Xinference에 내장 지원되는 모델인 경우, launch 인터페이스의 "
"``model_path`` 매개변수를 통해 직접 시작할 수 있어 등록 절차의 번거로움을 피할 수 있습니다. 이제 이 방식을 적극 "
"권장합니다."

#: ../../source/models/custom.rst:15
msgid "For example:"
msgstr "예를 들어:"

#: ../../source/models/custom.rst:47
msgid ""
"The above example demonstrates how to directly launch a qwen1.5-chat model "
"file without registering it."
msgstr "위의 예시는 제가 이미 qwen1.5-chat 모델 파일을 가지고 있을 때, 이를 어떻게 직접 launch하는지 보여줍니다."

#: ../../source/models/custom.rst:49
msgid ""
"For distributed scenarios, if your model file is on a specific worker, you "
"can directly launch it using the ``worker_ip`` and ``model_path`` parameters"
" with the launch interface."
msgstr ""
"분산 시나리오의 경우, 모델 파일을 특정 워커에 배치한 후 launch 인터페이스의 ``worker_ip`` 및 "
"``model_path`` 매개변수를 통해 직접 launch 효과를 달성할 수 있습니다."

#: ../../source/models/custom.rst:53
msgid ""
"For CLI usage, prefer ``--model-path`` (kebab-case). ``--model_path`` is "
"legacy-compatible but not recommended."
msgstr ""
"CLI(명령줄 인터페이스) 사용 시, ``--model-path``(세미콜론으로 구분된 대소문자 혼합 형식)를 우선 사용하십시오. "
"``--model_path``는 이전 버전 규격과 호환되지만, 사용을 권장하지 않습니다."

#: ../../source/models/custom.rst:56
msgid "Define a custom model"
msgstr "사용자 정의 모델 정의"

#: ../../source/models/custom.rst:59
msgid "Web UI: Automatic LLM Config Parsing"
msgstr "Web UI: 자동으로 대규모 언어 모델 설정을 파싱합니다."

#: ../../source/models/custom.rst:61
msgid ""
"When registering a custom LLM via the Web UI, Xinference can automatically "
"parse the model configuration and pre-fill key fields for you."
msgstr ""
"Web UI를 통해 사용자 정의 LLM을 등록할 때, Xinference는 모델 구성을 자동으로 분석하여 핵심 필드를 미리 채워줍니다."

#: ../../source/models/custom.rst:64
msgid "You only need to provide:"
msgstr "당신은 오직 다음만 제공하면 됩니다:"

#: ../../source/models/custom.rst:66
msgid ""
"**Model path / Model ID** (where the model lives, local path or hub ID)"
msgstr "**모델 경로/모델 ID** (모델이 위치한 곳, 로컬 경로 또는 센터 ID)"

#: ../../source/models/custom.rst:67
msgid "**Model Family**"
msgstr "**모델 패밀리**"

#: ../../source/models/custom.rst:69
msgid "After parsing, the UI can auto-populate fields such as:"
msgstr "파싱 후, 사용자 인터페이스는 다음 필드를 자동으로 채울 수 있습니다:"

#: ../../source/models/custom.rst:71
msgid "``Context Length``"
msgstr "``컨텍스트 길이``"

#: ../../source/models/custom.rst:72
msgid "``Model_Languages``"
msgstr "``model language``"

#: ../../source/models/custom.rst:73
msgid "``Model_Abilities``"
msgstr "모델 능력"

#: ../../source/models/custom.rst:74
msgid "``Model_Specs``"
msgstr "모델 사양"

#: ../../source/models/custom.rst:76
msgid "You can review and edit these fields before saving the custom model."
msgstr "사용자 정의 모델을 저장하기 전에 이러한 필드를 확인하고 편집할 수 있습니다."

#: ../../source/models/custom.rst:78
msgid "Define a custom model based on the following templates:"
msgstr "다음 템플릿을 기반으로 사용자 정의 모델을 정의하세요:"

#: ../../source/models/custom.rst:82
msgid "LLM"
msgstr "언어 모델"

#: ../../source/models/custom.rst:129
msgid "embedding"
msgstr "임베딩 모델"

#: ../../source/models/custom.rst:164
msgid "Rerank"
msgstr "Re-Ranking Model"

#: ../../source/models/custom.rst:199
msgid "image"
msgstr "Image Model"

#: ../../source/models/custom.rst:234
msgid "audio"
msgstr "audio model"

#: ../../source/models/custom.rst:267
msgid "flexible"
msgstr "flexible model"

#: ../../source/models/custom.rst:294
msgid ""
"model_name: A string defining the name of the model. The name must start "
"with a letter or a digit and can only contain letters, digits, underscores, "
"or dashes."
msgstr ""
"model_name: 모델 이름. 이름은 알파벳 또는 숫자로 시작해야 하며, 오직 알파벳, 숫자, 밑줄 또는 대시만 포함할 수 있습니다."

#: ../../source/models/custom.rst:295
msgid ""
"context_length: An optional integer that specifies the maximum context size "
"the model was trained to accommodate, encompassing both the input and output"
" lengths. If not defined, the default value is 2048 tokens (~1,500 words)."
msgstr ""
"context_length: 선택적 정수로, 모델이 지원하는 최대 컨텍스트 길이로 입력 및 출력 길이를 포함합니다. 정의되지 않은 경우 "
"기본값은 2048개의 토큰(약 1,500단어)입니다."

#: ../../source/models/custom.rst:296
msgid ""
"dimensions: An interger defining the size of the vector output by the "
"embedding model."
msgstr "dimensions: 임베딩 모델 출력의 벡터 크기를 정의하는 정수."

#: ../../source/models/custom.rst:297
msgid ""
"max_tokens: An interger defining the maximum number of input tokens the "
"embedding model can process in a single request."
msgstr "max_tokens: 정수로, 임베딩 모델이 단일 요청에서 처리할 수 있는 최대 입력 토큰 수를 정의합니다."

#: ../../source/models/custom.rst:298
msgid ""
"model_lang: A list of strings representing the supported languages for the "
"model. Example: [\"en\"], which means that the model supports English."
msgstr ""
"model_lang: 문자열 리스트로, 모델이 지원하는 언어를 나타냅니다. 예: ['en']은 해당 모델이 영어를 지원함을 의미합니다."

#: ../../source/models/custom.rst:299
msgid ""
"model_ability: A list of strings defining the abilities of the model. It "
"could include options like \"embed\", \"generate\", and \"chat\". In this "
"case, the model has the ability to \"generate\"."
msgstr ""
"model_ability: 모델의 능력을 정의하는 문자열 목록입니다. 'embed', 'generate', 'chat'과 같은 옵션을 "
"포함할 수 있습니다. 예시는 모델이 'generate' 능력을 가지고 있음을 나타냅니다."

#: ../../source/models/custom.rst:300
msgid ""
"model_family: A required string representing the family of the model you "
"want to register. This parameter must not conflict with any builtin model "
"names."
msgstr ""
"model_family: 등록할 모델 패밀리를 나타내는 필수 문자열입니다. 이 매개변수 이름은 내장 모델 이름과 충돌해서는 안 됩니다."

#: ../../source/models/custom.rst:301
msgid ""
"model_specs: An array of objects defining the specifications of the model. "
"These include:"
msgstr "model_specs: 모델 사양을 정의하는 객체 배열입니다. 이러한 사양에는 다음이 포함됩니다:"

#: ../../source/models/custom.rst:302
msgid ""
"model_format: A string that defines the model format, like \"pytorch\" or "
"\"ggufv2\"."
msgstr "model_format: 모델 형식을 정의하는 문자열로, 'pytorch' 또는 'ggufv2'일 수 있습니다."

#: ../../source/models/custom.rst:303
msgid ""
"model_size_in_billions: An integer defining the size of the model in "
"billions of parameters."
msgstr "model_size_in_billions: 모델의 파라미터 수를 10억 단위로 정의하는 정수입니다."

#: ../../source/models/custom.rst:304
msgid ""
"quantizations: A list of strings defining the available quantizations for "
"the model. For PyTorch models, it could be \"4-bit\", \"8-bit\", or "
"\"none\". For ggufv2 models, the quantizations should correspond to values "
"that work with the ``model_file_name_template``. Some engines also support "
"``fp4`` / ``fp8`` / ``bnb`` formats (see :ref:`installation` for backend "
"support details)."
msgstr ""
"quantizations: 모델의 양자화 방식을 정의하는 문자열 목록입니다. PyTorch 모델의 경우 \"4-bit\", "
"\"8-bit\" 또는 \"none\"일 수 있습니다. ggufv2 모델의 경우 양자화 방식은 "
"``model_file_name_template`` 의 값과 일치해야 합니다. 일부 엔진은 ``fp4`` / ``fp8`` / "
"``bnb`` 형식도 지원합니다(백엔드 지원 세부 사항은 :ref:`installation` 참조)."

#: ../../source/models/custom.rst:306
msgid ""
"model_id: A string representing the model ID, possibly referring to an "
"identifier used by Hugging Face. **If model_uri is missing, Xinference will "
"try to download the model from the huggingface repository specified here.**."
msgstr ""
"model_id: 모델 ID를 나타내는 문자열로, 해당 모델에 해당하는 HuggingFace 저장소 ID일 수 있습니다. "
"model_uri 필드가 누락된 경우, Xinference는 이 ID가 가리키는 HuggingFace 저장소에서 모델을 다운로드하려고 "
"시도합니다."

#: ../../source/models/custom.rst:307
msgid ""
"model_hub: A string representing where to download the model from, like "
"\"Huggingface\" or \"modelscope\""
msgstr ""
"model_hub: 모델을 다운로드할 위치를 나타내는 선택적 문자열입니다. 예를 들어 HuggingFace 또는 modelscope가 "
"있습니다."

#: ../../source/models/custom.rst:308
msgid ""
"model_uri: A string representing the URI where the model can be loaded from,"
" such as \"file:///path/to/llama-2-7b\". **When the model format is ggufv2, "
"model_uri must be the specific file path. When the model format is pytorch, "
"model_uri must be the path to the directory containing the model files.** If"
" model URI is absent, Xinference will try to download the model from Hugging"
" Face with the model ID."
msgstr ""
"model_uri: 모델 파일의 위치를 나타내는 문자열입니다. 예를 들어 로컬 디렉토리: "
"\"file:///path/to/llama-2-7b\". model_format이 ggufv2인 경우, 이 필드는 구체적인 모델 파일 "
"경여야 합니다. 반면 model_format이 pytorch인 경우, 이 필드는 모든 모델 파일을 포함하는 디렉토리여야 합니다."

#: ../../source/models/custom.rst:309
msgid ""
"model_revision: A string representing the specific version or commit hash of"
" the model files to use from the repository."
msgstr "model_revision: 모델 파일의 특정 버전이나 저장소에서 사용할 커밋 해시를 나타내는 문자열입니다."

#: ../../source/models/custom.rst:310
msgid ""
"chat_template: If ``model_ability`` includes ``chat`` , you must configure "
"this option to generate the correct full prompt during chat. This is a Jinja"
" template string. Usually, you can find it in the ``tokenizer_config.json`` "
"file within the model directory."
msgstr ""
"chat_template: ``model_ability``에 ``chat``이 포함된 경우, 적절한 전체 프롬프트를 생성하기 위해 이 "
"옵션을 반드시 구성해야 합니다. 이는 Jinja 템플릿 문자열입니다. 일반적으로 모델 디렉토리의 "
"``tokenizer_config.json`` 파일에서 찾을 수 있습니다."

#: ../../source/models/custom.rst:311
msgid ""
"stop_token_ids: If ``model_ability`` includes ``chat`` , you can configure "
"this option to control when the model stops during chat. This is a list of "
"integers, and you can typically extract the corresponding values from the "
"``generation_config.json`` or ``tokenizer_config.json`` file in the model "
"directory."
msgstr ""
"stop_token_ids：``model_ability``에 ``chat``이 포함되어 있다면, 대화의 중지를 적절히 제어하기 위해 이 "
"옵션을 구성하는 것을 권장합니다. 이는 정수 리스트이며, 모델 디렉토리의 ``generation_config.json`` 및 "
"``tokenizer_config.json`` 파일에서 해당 값을 추출할 수 있습니다."

#: ../../source/models/custom.rst:312
msgid ""
"stop: If ``model_ability`` includes ``chat`` , you can configure this option"
" to control when the model stops during chat. This is a list of strings, and"
" you can typically extract the corresponding values from the "
"``generation_config.json`` or ``tokenizer_config.json`` file in the model "
"directory."
msgstr ""
"stop：``model_ability``에 ``chat``이 포함되어 있다면, 대화의 중단을 적절히 제어하기 위해 이 옵션을 설정하는 "
"것이 좋습니다. 이는 문자열을 포함하는 리스트이며, 모델 디렉터리의 ``tokenizer_config.json`` 파일에서 토큰 값에 "
"해당하는 문자열을 찾을 수 있습니다."

#: ../../source/models/custom.rst:313
msgid ""
"reasoning_start_tag: A special token or prompt used to explicitly instruct "
"the LLM to begin its chain-of-thought or reasoning process in its output."
msgstr ""
"reasoning_start_tag: 대규모 언어 모델이 출력에서 사고 연쇄 또는 추론 과정의 시작 지점을 명확히 표시하도록 지시하는 "
"특별한 토큰 또는 프롬프트입니다."

#: ../../source/models/custom.rst:314
msgid ""
"reasoning_end_tag: A special token or prompt used to explicitly mark the end"
" of the model's chain-of-thought or reasoning process in its output."
msgstr ""
"reasoning_end_tag: 대규모 언어 모델의 출력에서 사고 사슬이나 추론 과정의 종료 지점을 명확히 지시하는 특수 토큰 또는 "
"프롬프트입니다."

#: ../../source/models/custom.rst:315
msgid ""
"cache_config: A string representing the parameters and rules for how the "
"system stores and manages temporary data (cache)."
msgstr "cache_config: 시스템이 임시 데이터(캐시)를 저장하고 관리하기 위한 매개변수를 나타내는 문자열입니다."

#: ../../source/models/custom.rst:316
msgid ""
"virtualenv: A settings object for model dependency isolation. Please refer "
"to :ref:`this document <virtualenv>` for details."
msgstr ""

#: ../../source/models/custom.rst:319
msgid "Register a Custom Model"
msgstr "사용자 정의 모델 등록"

#: ../../source/models/custom.rst:321
msgid "Register a custom model programmatically:"
msgstr "코드 방식으로 사용자 정의 모델을 등록하는 방법"

#: ../../source/models/custom.rst:336 ../../source/models/custom.rst:354
#: ../../source/models/custom.rst:369 ../../source/models/custom.rst:424
msgid "Or via CLI:"
msgstr "명령줄 방식으로"

#: ../../source/models/custom.rst:342
msgid ""
"Note that replace the ``<model_type>`` above with ``LLM``, ``embedding`` or "
"``rerank``. The same as below."
msgstr "다음 부분의 ``<model_type>``을 ``LLM``, ``embedding`` 또는 ``rerank``로 바꾸십시오."

#: ../../source/models/custom.rst:346
msgid "List the Built-in and Custom Models"
msgstr "내장 모델 및 사용자 정의 모델 나열"

#: ../../source/models/custom.rst:348
msgid "List built-in and custom models programmatically:"
msgstr "코드를 사용하여 내장 모델과 사용자 정의 모델을 나열하세요."

#: ../../source/models/custom.rst:361
msgid "Launch the Custom Model"
msgstr "사용자 정의 모델 시작"

#: ../../source/models/custom.rst:363
msgid "Launch the custom model programmatically:"
msgstr "코드로 사용자 정의 모델을 실행합니다."

#: ../../source/models/custom.rst:376
msgid "Interact with the Custom Model"
msgstr "사용자 정의 모델 사용"

#: ../../source/models/custom.rst:378
msgid "Invoke the model programmatically:"
msgstr "코드로 모델을 호출하는 방식"

#: ../../source/models/custom.rst:385
msgid "Result:"
msgstr "결과는:"

#: ../../source/models/custom.rst:409
#, python-brace-format
msgid "Or via CLI, replace ``${UID}`` with real model UID:"
msgstr "또는 명령줄 방식으로 실제 모델 UID로 ``${UID}``를 대체하세요:"

#: ../../source/models/custom.rst:416
msgid "Unregister the Custom Model"
msgstr "사용자 정의 모델 등록 해제"

#: ../../source/models/custom.rst:418
msgid "Unregister the custom model programmatically:"
msgstr "코드로 사용자 정의 모델을 등록 해제합니다."

#~ msgid ""
#~ "model_file_name_template: Required by gguf models. An f-string template used"
#~ " for defining the model file name based on the quantization. **Note that "
#~ "this field is just a template for the format of the ggufv2 model file, do "
#~ "not fill in the specific path of the model file.**"
#~ msgstr ""
#~ "model_file_name_template: gguf 모델에 필요합니다. 양자화에 따라 모델 파일 이름을 정의하는 f-string "
#~ "템플릿입니다. 참고로, 여기에 파일 경로를 입력하지 마십시오."

#~ msgid "Define a custom embedding model"
#~ msgstr "사용자 정의 임베딩 모델 정의"

#~ msgid "Define a custom embedding model based on the following template:"
#~ msgstr "다음 템플릿을 기반으로 사용자 정의 임베딩 모델을 정의하세요:"

#~ msgid "dimensions: A integer that specifies the embedding dimensions."
#~ msgstr "dimensions: embedding 차원을 나타내는 정수 값입니다."

#~ msgid ""
#~ "max_tokens: A integer that represents the max sequence length that the "
#~ "embedding model supports."
#~ msgstr "max_tokens: embedding 모델이 지원하는 최대 입력 시퀀스 길이를 나타내는 정수 값입니다."

#~ msgid ""
#~ "language: A list of strings representing the supported languages for the "
#~ "model. Example: [\"en\"], which means that the model supports English."
#~ msgstr ""
#~ "model_lang: 모델이 지원하는 언어를 나타내는 문자열 리스트입니다. 예를 들어: ['en']은 해당 모델이 영어를 지원함을 "
#~ "의미합니다."

#~ msgid ""
#~ "model_id: A string representing the model ID, possibly referring to an "
#~ "identifier used by Hugging Face."
#~ msgstr "model_id: HuggingFace 또는 ModelScope에서 사용하는 식별자와 같은 모델 식별 문자열입니다."

#~ msgid ""
#~ "model_uri: A string representing the URI where the model can be loaded from,"
#~ " such as \"file:///path/to/your_model\". If model URI is absent, Xinference "
#~ "will try to download the model from Hugging Face with the model ID."
#~ msgstr ""
#~ "model_uri: 모델의 URI를 나타내는 문자열입니다(예: \"file:///path/to/llama-2-7b\"). 모델 URI가 "
#~ "존재하지 않으면 Xinference는 model_id를 사용하여 HuggingFace 또는 ModelScope에서 모델을 다운로드하려고 "
#~ "시도합니다."

#~ msgid "Define a custom Rerank model"
#~ msgstr "사용자 정의 리랭크 모델 정의"

#~ msgid "Define a custom rerank model based on the following template:"
#~ msgstr "다음 템플릿을 기반으로 사용자 정의 대규모 언어 모델을 정의하세요:"

#~ msgid ""
#~ "type: A string defining the type of the model, including ``normal``, ``LLM-"
#~ "based`` and ``LLM-based layerwise``."
#~ msgstr ""
#~ "type: 모델 유형을 나타내며, 선택 가능한 값은 ``normal``, ``LLM-based``, ``LLM-based "
#~ "layerwise``입니다."

#~ msgid ""
#~ "virtualenv: An array refers to the name or path of a self-contained Python "
#~ "environment used to isolate dependencies required to run a specific model or"
#~ " project. Please refer to :ref:`this document <virtualenv>`."
#~ msgstr ""
#~ "virtualenv: 특정 모델이나 프로젝트 실행에 필요한 독립적인 환경의 이름 또는 경로를 나타내는 배열입니다. 자세한 내용은 "
#~ ":ref:`이 문서 <virtualenv>`를 참조하십시오."

#~ msgid "**Model engine** (e.g., transformers / vllm / sglang)"
#~ msgstr ""

#~ msgid "``model_family`` / ``model_name``"
#~ msgstr ""

#~ msgid "``model_format``"
#~ msgstr ""

#~ msgid "``model_size_in_billions``"
#~ msgstr ""

#~ msgid "``quantization`` (if detectable)"
#~ msgstr ""

#~ msgid "``architectures`` and other model metadata (when available)"
#~ msgstr ""
