KerasHub

~8 min · transfer

Level 0Keras 도제

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KerasHub (2024 KerasCV + KerasNLP 통합 후속작) 가 model + tokenizer + preset 의 통합 hub. from keras_hub.models import ResNetBackbone; backbone = ResNetBackbone.from_preset('resnet50_imagenet') 같은 패턴. 한 줄로 pretrained 가져오기.

NLP 도 같은 패턴 — BertClassifier.from_preset('bert_base_en', num_classes=2). classifier 가 task head 자동 부착, tokenizer 까지 묶음. fit() 하면 끝. transfer 의 가장 빠른 경로.

Code

import keras_hub

# Load a pretrained NLP model
classifier = keras_hub.models.BertClassifier.from_preset(
    "bert_base_en",
    num_classes=4,
)

# Available models include:
# BERT, GPT-2, Gemma (1/2/3/4), Llama 2/3,
# Mistral, T5, Whisper, Qwen, and many more

# Fine-tune with LoRA for efficiency
classifier.backbone.enable_lora(rank=4)
classifier.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy")
classifier.fit(train_ds, epochs=3)

External links

Exercise

keras-hub 설치. 3 다른 preset 로드 — ResNet, ViT, BERT. 각각 parameter 수 출력. CV/NLP 동일 API shape 메모.

Progress

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