# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2023, Xorbits Inc.
# This file is distributed under the same license as the Xinference package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2025.
#
#, fuzzy
msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version: Xinference\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2025-06-26 13:20+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/model_abilities/flexible.rst:5
msgid "Traditional ML models (Experimental)"
msgstr "전통적인 머신러닝 모델 (실험적 성격)"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:7
msgid ""
"Learn how to inference traditional machine learning models with Xinference. "
"These flexibly extensible models are referred to as **Flexible Models** "
"within Xinference."
msgstr ""
"Xinference를 사용하여 전통적인 머신러닝 모델을 추론하는 방법을 알아보세요. Xinference에서 이러한 유연하고 확장 가능한 "
"모델을 **유연 모델**이라고 합니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:10
msgid ""
"This ability is public since v1.7.1, now the API is not stable and may "
"change during evolving."
msgstr "이 기능은 v1.7.1 버전부터 공개되었으며, 현재 API가 안정적이지 않아 후속 반복에서 변경될 수 있습니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:15
msgid "Introduction"
msgstr "소개"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:17
msgid ""
"Traditional machine learning models can still play a significant role within"
" an LLM-centric ecosystem."
msgstr "전통적인 머신러닝 모델은 대규모 모델을 중심으로 한 생태계에서 여전히 중요한 역할을 할 수 있습니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:19
msgid ""
"Xinference provides flexible extensibility for performing inference with "
"traditional machine learning models. It includes built-in support for "
"loading and running the following types of models:"
msgstr ""
"Xinference는 기존 머신러닝 모델을 추론하기 위한 유연한 확장 기능을 제공합니다. 다음 유형의 모델을 로드하고 실행할 수 있는 "
"기능이 내장되어 있습니다:"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:22
msgid ""
"HuggingFace Pipelines for tasks such as classification using models hosted "
"on HuggingFace."
msgstr ""
"HuggingFace Pipeline을 사용하면 HuggingFace에서 호스팅하는 모델을 분류 등의 작업에 활용할 수 있습니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:23
msgid ""
"ModelScope Pipelines for tasks such as classification using models from "
"ModelScope."
msgstr "ModelScope의 모델을 사용하는 ModelScope Pipeline은 분류 등의 작업에 사용할 수 있습니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:24
msgid "YOLO for image detection and related computer vision tasks."
msgstr "YOLO는 이미지 감지 및 관련 컴퓨터 비전 작업에 사용됩니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:26
msgid ""
"A wide range of traditional machine learning models can be used with "
"Xinference. For each of the categories above, we will walk through a "
"representative example to demonstrate how to perform inference step by step "
"on the Xinference platform."
msgstr ""
"Xinference는 다양한 전통적인 기계 학습 모델을 지원합니다. 위의 각 범주에 대해 대표적인 예제를 통해 Xinference "
"플랫폼에서 추론을 수행하는 방법을 단계별로 설명하겠습니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:31
msgid "Built-in Model Support Examples"
msgstr "내장 모델 지원 사례"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:34
msgid "HuggingFace Pipeline Model"
msgstr "HuggingFace Pipeline 모델"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:36
msgid ""
"First, we use `FacebookAI/roberta-large-mnli "
"<https://huggingface.co/FacebookAI/roberta-large-mnli>`_ as an example. This"
" is a zero-shot classification model. For other types of models, simply "
"specify the corresponding task (which is also a parameter of the Pipeline) "
"when registering the model."
msgstr ""
"먼저, `FacebookAI/roberta-large-mnli "
"<https://huggingface.co/FacebookAI/roberta-large-mnli>`_ 를 예로 들어보겠습니다. 이 모델은"
" 제로샷 분류 모델에 속합니다. 다른 유형의 모델을 등록할 때는 해당 작업(또한 Pipeline의 매개변수)만 지정하면 됩니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:41
msgid "Download the model to the following path::"
msgstr "다음 경로에 모델을 다운로드하십시오::"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:45
msgid ""
"Next, we demonstrate how to register this flexible model in the Xinference "
"Web UI. For the following examples, unless we have to, we will skip the UI "
"steps and focus on the core logic."
msgstr ""
"다음으로, Xinference Web UI에서 이 유연 모델을 등록하는 방법을 시연하겠습니다. 이후 예제에서는 필요하지 않은 경우 "
"인터페이스 조작을 생략하고 핵심 로직에 집중하겠습니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:52
msgid "The corresponding custom model JSON file is as follows:"
msgstr "해당 사용자 정의 모델 JSON 파일은 다음과 같습니다:"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:77
msgid ""
"Refer to the section :ref:`register_custom_model` for instructions on "
"registering the model using either code or the command line."
msgstr ""
"장 :ref:`register_custom_model` 섹션을 참조하여 코드나 명령줄을 통해 모델을 등록하는 방법을 확인하세요."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:79
msgid ""
"Next, load the model by selecting **Launch Model** / **Custom Model** / "
"**Flexible Model** in the Web UI. The loading procedure is the same as for "
"other model types."
msgstr ""
"다음으로, Web UI에서 **시작 모델** / **사용자 정의 모델** / **유연 모델**을 선택하여 모델을 로드합니다. 로드 과정은"
" 다른 모델 유형과 동일합니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:82
msgid ""
"When using the command line, remember to specify the option ``--model-type "
"flexible``."
msgstr "명령줄을 사용할 때는 ``--model-type flexible`` 매개변수를 반드시 지정하세요."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:84
msgid ""
"After the model is successfully loaded, we can perform inference using the "
"following method."
msgstr "모델이 성공적으로 로드된 후, 다음과 같은 방식으로 추론을 수행할 수 있습니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:120
msgid "ModelScope Pipeline Model"
msgstr "ModelScope Pipeline 모델"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:122
msgid ""
"ModelScope Pipeline models are very similar to Huggingface ones. The only "
"difference lies in the launcher used."
msgstr ""
"ModelScope Pipeline 모델은 Huggingface 모델과 매우 유사하며, 유일한 차이점은 사용하는 launcher가 "
"다르다는 점입니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:125
msgid ""
"We take a zero-shot classification model from ModelScope as an example. The "
"model is `iic/nlp_structbert_zero-shot-classification_chinese-base "
"<https://modelscope.cn/models/iic/nlp_structbert_zero-shot-"
"classification_chinese-base>`_."
msgstr ""
"ModelScope의 제로 샷 분류 모델을 예로 들어 보겠습니다. 모델은 `iic/nlp_structbert_zero-shot-"
"classification_chinese-base "
"<https://modelscope.cn/models/iic/nlp_structbert_zero-shot-"
"classification_chinese-base>`_입니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:128
msgid ""
"Here, we make use of Xinference's model virtual environment feature. This is"
" because the model used in this example requires ``transformers==4.50.3`` to"
" run properly. To isolate the environment, we use a :ref:`virtual env "
"<model_virtual_env>` when registering the model."
msgstr ""
"여기서 우리는 Xinference의 모델 가상 환경 기능을 사용했습니다. 이 예시에서 사용된 모델이 정상적으로 작동하려면 "
"``transformers==4.50.3``이 필요하기 때문입니다. 실행 환경을 분리하기 위해 모델 등록 시 :ref:`가상 환경 "
"<model_virtual_env>`을 사용했습니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:132
msgid ""
"When specifying custom packages during registration, the syntax is the same "
"as for regular packages, with a few special cases. Since the virtual "
"environment is still based on the site packages of the Python runtime where "
"Xinference is running, we need to explicitly include ``#system_numpy#``. "
"Packages wrapped in ``#system_xx#`` ensure consistency with the base "
"environment during virtual environment creation; otherwise, it may easily "
"result in runtime errors."
msgstr ""
"모델 등록 시 사용자 정의 패키지를 지정하는 구문은 일반 패키지와 동일하지만, 몇 가지 특수한 경우가 있습니다. 가상 환경이 여전히 "
"Xinference가 실행 중인 Python 인터프리터의 site-packages를 기반으로 하기 때문에, "
"``#system_numpy#``를 명시적으로 포함해야 합니다. 패키지 이름을 ``#system_xx#``로 감싸서 가상 환경 생성 시 "
"기본 환경과 일관성을 유지해야 하며, 그렇지 않으면 런타임 오류가 쉽게 발생할 수 있습니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:136
msgid "Registering via Web UI:"
msgstr "등록 방식 (Web UI):"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:142
msgid "Corresponding json file:"
msgstr "해당하는 JSON 파일:"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:170
#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:241
msgid "Inference the model:"
msgstr "모델 추론:"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:206
msgid "YOLO"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:208
msgid ""
"YOLO is a popular real-time object detection model, widely used in image "
"detection and video analysis scenarios."
msgstr "YOLO는 실시간 객체 탐지 모델로, 이미지 검출 및 비디오 분석场景에서 널리 사용됩니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:210
msgid ""
"First, download the YOLO weights. Here, we use the `yolov11s.pt "
"<https://huggingface.co/Ultralytics/YOLO11>`_ file as an example."
msgstr ""
"먼저, YOLO 가중치를 다운로드합니다. 여기서는 `yolov11s.pt "
"<https://huggingface.co/Ultralytics/YOLO11>`_ 파일을 예로 듭니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:213
msgid "JSON file of model definition:"
msgstr "모델 정의 JSON 파일:"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:300
msgid "Writing a Custom Flexible Model"
msgstr "사용자 정의 유연 모델 작성"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:302
msgid ""
"First, we implement a custom launcher with a simple model for sentiment "
"scoring. In this example, we do not use any actual model weights, so the "
"``load`` function does not perform any model loading."
msgstr ""
"먼저, 감정 점수를 위한 간단한 사용자 정의 런처를 구현했습니다. 이 예제에서는 실제 모델 가중치를 사용하지 않으므로 ``load`` "
"함수는 모델 로드 작업을 수행하지 않습니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:334
msgid "The model JSON definition is as follows:"
msgstr "모델 JSON 정의는 다음과 같습니다:"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:359
msgid ""
"Here, we extend the model by passing in a custom-defined ``pos`` value."
msgstr "여기서는 사용자 정의 ``pos`` 값을 전달하여 모델을 확장했습니다."

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:361
msgid "Finally, let's verify the result:"
msgstr "마지막으로, 결과를 확인해 봅시다:"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:380
msgid "Conclusion"
msgstr "결론"

#: ../../source/models/model_abilities/flexible.rst:382
msgid ""
"The built-in Flexible Model launchers in Xinference can be found at `Github "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/flexible/launchers>`_."
" Contributions are welcome to support more traditional machine learning "
"models!"
msgstr ""
"Xinference에 내장된 유연한 모델 실행기는 `Github "
"<https://github.com/xorbitsai/inference/tree/main/xinference/model/flexible/launchers>`_"
" 에서 찾을 수 있으며, 더 많은 전통적인 머신러닝 모델 지원을 위한 기여를 환영합니다!"
