🌐 [i18n-KO] Translated `model_sharing.mdx` to Korean (#22991)

* docs: ko: init: model_sharing.mdx

* docs: ko: trans: model_sharing.mdx
Co-Authored-By: Kihoon Son <75935546+KIHOON71@users.noreply.github.com>
Co-Authored-By: Sohyun Sim <96299403+sim-so@users.noreply.github.com>
Co-Authored-By: Gabriel Yang <gabrielwithhappy@gmail.com>
Co-Authored-By: Nayeon Han <nayeon2.han@gmail.com>
Co-Authored-By: Wonhyeong Seo <wonhseo@kakao.com>
Co-Authored-By: Jungnerd <46880056+jungnerd@users.noreply.github.com>

* docs: ko: revised: apply code reviews model_sharing.mdx
Co-authored-by: Wonhyeong Seo <wonhseo@kakao.com>
Co-authored-by: Sohyun Sim <96299403+sim-so@users.noreply.github.com>

* docs: ko: revised: apply aditional reviews model_sharing.mdx

1. Natural Expression
2. `파인 튜닝` to `미세 조정`
3. Glossary Sync
Co-Authored-By: Sohyun Sim <96299403+sim-so@users.noreply.github.com>
Co-Authored-By: Nayeon Han <nayeon2.han@gmail.com>
Co-Authored-By: Wonhyeong Seo <wonhseo@kakao.com>

* docs: ko: revised: apply aditional reviews in model_sharing.mdx

1. Spell check
2. Natural Expression
3. Sync Glossary
Co-Authored-By: Gabriel Yang <gabrielwithhappy@gmail.com>

* docs: ko: revised: `프로그래밍 방식` to `API` in model_sharing.mdx
Co-Authored-By: Wonhyeong Seo <wonhseo@kakao.com>

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Co-authored-by: Kihoon Son <75935546+KIHOON71@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: Sohyun Sim <96299403+sim-so@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: Gabriel Yang <gabrielwithhappy@gmail.com>
Co-authored-by: Nayeon Han <nayeon2.han@gmail.com>
Co-authored-by: Wonhyeong Seo <wonhseo@kakao.com>
Co-authored-by: Jungnerd <46880056+jungnerd@users.noreply.github.com>

docs/source/ko/_toctree.yml

@@ -17,8 +17,8 @@
     title: 사전 학습된 모델 미세 조정하기
   - local: accelerate
     title: 🤗 Accelerate를 활용한 분산 학습
-  - local: in_translation
-    title: (번역중) Share a model
+  - local: model_sharing
+    title: 모델 공유하기
   title: (번역중) 튜토리얼
 - sections:
   - sections:

docs/source/ko/model_sharing.mdx

+<!--Copyright 2022 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+-->
+
+# 모델 공유하기[[share-a-model]]
+
+지난 두 튜토리얼에서 분산 설정을 위해 PyTorch, Keras 및 🤗 Accelerate를 사용하여 모델을 미세 조정하는 방법을 보았습니다. 다음 단계는 모델을 커뮤니티와 공유하는 것입니다! Hugging Face는 인공지능의 민주화를 위해 모두에게 지식과 자원을 공개적으로 공유해야 한다고 믿습니다. 다른 사람들이 시간과 자원을 절약할 수 있도록 커뮤니티에 모델을 공유하는 것을 고려해 보세요.
+
+이 튜토리얼에서 [Model Hub](https://huggingface.co/models)에서 훈련되거나 미세 조정 모델을 공유하는 두 가지 방법에 대해 알아봅시다:
+
+- API를 통해 파일을 Hub에 푸시합니다.
+- 웹사이트를 통해 파일을 Hub로 끌어다 놓습니다.
+
+<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/XvSGPZFEjDY" title="YouTube video player"
+frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope;
+picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>
+
+<Tip>
+
+커뮤니티에 모델을 공유하려면, [huggingface.co](https://huggingface.co/join)에 계정이 필요합니다. 기존 조직에 가입하거나 새로 만들 수도 있습니다.
+
+</Tip>
+
+## 저장소 특징[[repository-features]]
+
+모델 허브의 각 저장소는 일반적인 GitHub 저장소처럼 작동합니다. 저장소는 버전 관리, 커밋 기록, 차이점 시각화 기능을 제공합니다.
+
+모델 허브에 내장된 버전 관리는 git 및 [git-lfs](https://git-lfs.github.com/)를 기반으로 합니다. 즉, 하나의 모델을 하나의 저장소로 취급하여 접근 제어 및 확장성이 향상됩니다. 버전 제어는 커밋 해시, 태그 또는 브랜치로 모델의 특정 버전을 고정하는 방법인 *revision*을 허용합니다.
+
+따라서 `revision` 매개변수를 사용하여 특정 모델 버전을 가져올 수 있습니다:
+
+```py
+>>> model = AutoModel.from_pretrained(
+...     "julien-c/EsperBERTo-small", revision="v2.0.1"  # tag name, or branch name, or commit hash
+... )
+```
+
+또한 저장소에서 파일을 쉽게 편집할 수 있으며, 커밋 기록과 차이를 볼 수 있습니다:
+
+![vis_diff](https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/vis_diff.png)
+
+## 설정[[setup]]
+
+모델을 허브에 공유하기 전에 Hugging Face 자격 증명이 필요합니다. 터미널에 액세스할 수 있는 경우, 🤗 Transformers가 설치된 가상 환경에서 다음 명령을 실행합니다. 그러면 Hugging Face 캐시 폴더(기본적으로 `~/.cache/`)에 액세스 토큰을 저장합니다:
+
+```bash
+huggingface-cli login
+```
+
+Jupyter 또는 Colaboratory와 같은 노트북을 사용 중인 경우, [`huggingface_hub`](https://huggingface.co/docs/hub/adding-a-library) 라이브러리가 설치되었는지 확인하세요. 이 라이브러리를 사용하면 API로 허브와 상호 작용할 수 있습니다.
+
+```bash
+pip install huggingface_hub
+```
+
+그런 다음 `notebook_login`로 허브에 로그인하고, [여기](https://huggingface.co/settings/token) 링크에서 로그인할 토큰을 생성합니다:
+
+```py
+>>> from huggingface_hub import notebook_login
+
+>>> notebook_login()
+```
+
+## 프레임워크 간 모델 변환하기[[convert-a-model-for-all-frameworks]]
+
+다른 프레임워크로 작업하는 사용자가 모델을 사용할 수 있도록 하려면, PyTorch 및 TensorFlow 체크포인트를 모두 사용하여 모델을 변환하고 업로드하는 것이 좋습니다. 이 단계를 건너뛰어도 사용자는 다른 프레임워크에서 모델을 가져올 수 있지만, 🤗 Transformers가 체크포인트를 즉석에서 변환해야 하므로 속도가 느려질 수 있습니다.
+
+체크포인트를 다른 프레임워크로 변환하는 것은 쉽습니다. PyTorch 및 TensorFlow가 설치되어 있는지 확인한 다음(설치 지침은 [여기](installation) 참조) 다른 프레임워크에서 작업에 대한 특정 모델을 찾습니다.
+
+<frameworkcontent>
+<pt>
+체크포인트를 TensorFlow에서 PyTorch로 변환하려면 `from_tf=True`를 지정하세요:
+
+```py
+>>> pt_model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("path/to/awesome-name-you-picked", from_tf=True)
+>>> pt_model.save_pretrained("path/to/awesome-name-you-picked")
+```
+</pt>
+<tf>
+체크포인트를 PyTorch에서 TensorFlow로 변환하려면 `from_pt=True`를 지정하세요:
+
+```py
+>>> tf_model = TFDistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("path/to/awesome-name-you-picked", from_pt=True)
+```
+
+그런 다음 새로운 체크포인트와 함께 새로운 TensorFlow 모델을 저장할 수 있습니다:
+
+```py
+>>> tf_model.save_pretrained("path/to/awesome-name-you-picked")
+```
+</tf>
+<jax>
+Flax에서 모델을 사용하는 경우, PyTorch에서 Flax로 체크포인트를 변환할 수도 있습니다:
+
+```py
+>>> flax_model = FlaxDistilBertForSequenceClassification.from_pretrained(
+...     "path/to/awesome-name-you-picked", from_pt=True
+... )
+```
+</jax>
+</frameworkcontent>
+
+## 훈련 중 모델 푸시하기[[push-a-model-during-training]]
+
+<frameworkcontent>
+<pt>
+<Youtube id="Z1-XMy-GNLQ"/>
+
+모델을 허브에 공유하는 것은 추가 매개변수나 콜백을 추가하는 것만큼 간단합니다. [미세 조정 튜토리얼](training)에서 [`TrainingArguments`] 클래스는 하이퍼파라미터와 추가 훈련 옵션을 지정하는 곳이라는 것을 기억하세요. 이러한 훈련 옵션 중 하나는 모델을 허브로 직접 푸시하는 기능을 포함합니다. [`TrainingArguments`]에서 `push_to_hub=True`를 설정하세요:
+
+```py
+>>> training_args = TrainingArguments(output_dir="my-awesome-model", push_to_hub=True)
+```
+
+평소와 같이 훈련 인수를 [`Trainer`]에 전달합니다:
+
+```py
+>>> trainer = Trainer(
+...     model=model,
+...     args=training_args,
+...     train_dataset=small_train_dataset,
+...     eval_dataset=small_eval_dataset,
+...     compute_metrics=compute_metrics,
+... )
+```
+
+모델을 미세 조정한 후, [`Trainer`]에서 [`~transformers.Trainer.push_to_hub`]를 호출하여 훈련된 모델을 허브로 푸시하세요. 🤗 Transformers는 훈련 하이퍼파라미터, 훈련 결과 및 프레임워크 버전을 모델 카드에 자동으로 추가합니다!
+
+```py
+>>> trainer.push_to_hub()
+```
+</pt>
+<tf>
+[`PushToHubCallback`]을 사용하여 모델을 허브에 공유하려면, [`PushToHubCallback`]에 다음 인수를 정의하세요:
+
+- 출력된 모델의 파일 경로
+- 토크나이저
+- `{Hub 사용자 이름}/{모델 이름}` 형식의 `hub_model_id`
+
+```py
+>>> from transformers import PushToHubCallback
+
+>>> push_to_hub_callback = PushToHubCallback(
+...     output_dir="./your_model_save_path", tokenizer=tokenizer, hub_model_id="your-username/my-awesome-model"
+... )
+```
+
+[`fit`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/)에 콜백을 추가하면, 🤗 Transformers가 훈련된 모델을 허브로 푸시합니다:
+
+```py
+>>> model.fit(tf_train_dataset, validation_data=tf_validation_dataset, epochs=3, callbacks=push_to_hub_callback)
+```
+</tf>
+</frameworkcontent>
+
+## `push_to_hub` 함수 사용하기[[use-the-pushtohub-function]]
+
+모델에서 직접 `push_to_hub`를 호출하여 허브에 업로드할 수도 있습니다.
+
+`push_to_hub`에 모델 이름을 지정하세요:
+
+```py
+>>> pt_model.push_to_hub("my-awesome-model")
+```
+
+이렇게 하면 사용자 이름 아래에 모델 이름 `my-awesome-model`로 저장소가 생성됩니다. 이제 사용자는 `from_pretrained` 함수를 사용하여 모델을 가져올 수 있습니다:
+
+```py
+>>> from transformers import AutoModel
+
+>>> model = AutoModel.from_pretrained("your_username/my-awesome-model")
+```
+
+조직에 속하고 모델을 조직 이름으로 대신 푸시하려면 `repo_id`에 추가하세요:
+
+```py
+>>> pt_model.push_to_hub("my-awesome-org/my-awesome-model")
+```
+
+`push_to_hub` 함수는 모델 저장소에 다른 파일을 추가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 모델 저장소에 토크나이저를 추가할 수 있습니다:
+
+```py
+>>> tokenizer.push_to_hub("my-awesome-model")
+```
+
+또는 미세 조정된 PyTorch 모델의 TensorFlow 버전을 추가할 수도 있습니다:
+
+```py
+>>> tf_model.push_to_hub("my-awesome-model")
+```
+
+이제 Hugging Face 프로필로 이동하면, 새로 생성한 모델 저장소가 표시됩니다. **Files** 탭을 클릭하면 저장소에 업로드한 모든 파일이 표시됩니다.
+
+저장소에 파일을 만들고 업로드하는 방법에 대한 자세한 내용은 허브 설명서 [여기](https://huggingface.co/docs/hub/how-to-upstream)를 참조하세요.
+
+## 웹 인터페이스로 업로드하기[[upload-with-the-web-interface]]
+
+코드 없는 접근 방식을 선호하는 사용자는 허브의 웹 인터페이스를 통해 모델을 업로드할 수 있습니다. [huggingface.co/new](https://huggingface.co/new)를 방문하여 새로운 저장소를 생성하세요:
+
+![new_model_repo](https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/new_model_repo.png)
+
+여기서 모델에 대한 몇 가지 정보를 추가하세요:
+
+- 저장소의 **소유자**를 선택합니다. 이는 사용자 또는 사용자가 속한 조직일 수 있습니다.
+- 저장소 이름이 될 모델의 이름을 선택합니다.
+- 모델이 공개인지 비공개인지 선택합니다.
+- 모델의 라이센스 사용을 지정합니다.
+
+이제 **Files** 탭을 클릭하고 **Add file** 버튼을 클릭하여 새로운 파일을 저장소에 업로드합니다. 그런 다음 업로드할 파일을 끌어다 놓고 커밋 메시지를 추가하세요.
+
+![upload_file](https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/upload_file.png)
+
+## 모델 카드 추가하기[[add-a-model-card]]
+
+사용자가 모델의 기능, 제한, 잠재적 편향 및 윤리적 고려 사항을 이해할 수 있도록 저장소에 모델 카드를 추가하세요. 모델 카드는 `README.md` 파일에 정의되어 있습니다. 다음 방법으로 모델 카드를 추가할 수 있습니다:
+
+* `README.md` 파일을 수동으로 생성하여 업로드합니다.
+* 모델 저장소에서 **Edit model card** 버튼을 클릭합니다.
+
+모델 카드에 포함할 정보 유형에 대한 좋은 예는 DistilBert [모델 카드](https://huggingface.co/distilbert-base-uncased)를 참조하세요. 모델의 탄소 발자국이나 위젯 예시 등 `README.md` 파일에서 제어할 수 있는 다른 옵션에 대한 자세한 내용은 [여기](https://huggingface.co/docs/hub/models-cards) 문서를 참조하세요.