.venv/transformers/docs/source/ko/main_classes/trainer.md

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# Trainer [[trainer]]

[`Trainer`] 클래스는 PyTorch에서 완전한 기능(feature-complete)의 훈련을 위한 API를 제공하며, 다중 GPU/TPU에서의 분산 훈련, [NVIDIA GPU](https://nvidia.github.io/apex/), [AMD GPU](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/rocm.html)를 위한 혼합 정밀도, 그리고 PyTorch의 [`torch.amp`](https://pytorch.org/docs/stable/amp.html)를 지원합니다. [`Trainer`]는 모델의 훈련 방식을 커스터마이즈할 수 있는 다양한 옵션을 제공하는 [`TrainingArguments`] 클래스와 함께 사용됩니다. 이 두 클래스는 함께 완전한 훈련 API를 제공합니다.

[`Seq2SeqTrainer`]와 [`Seq2SeqTrainingArguments`]는 [`Trainer`]와 [`TrainingArguments`] 클래스를 상속하며, 요약이나 번역과 같은 시퀀스-투-시퀀스 작업을 위한 모델 훈련에 적합하게 조정되어 있습니다.

<Tip warning={true}>

[`Trainer`] 클래스는 🤗 Transformers 모델에 최적화되어 있으며, 다른 모델과 함께 사용될 때 예상치 못한 동작을 하게 될 수 있습니다. 자신만의 모델을 사용할 때는 다음을 확인하세요:

- 모델은 항상 튜플이나 [`~utils.ModelOutput`]의 서브클래스를 반환해야 합니다.
- 모델은 `labels` 인자가 제공되면 손실을 계산할 수 있고, 모델이 튜플을 반환하는 경우 그 손실이 튜플의 첫 번째 요소로 반환되어야 합니다.
- 모델은 여러 개의 레이블 인자를 수용할 수 있어야 하며, [`Trainer`]에게 이름을 알리기 위해 [`TrainingArguments`]에서 `label_names`를 사용하지만, 그 중 어느 것도 `"label"`로 명명되어서는 안 됩니다.

</Tip>

## Trainer [[transformers.Trainer]]

[[autodoc]] Trainer
    - all

## Seq2SeqTrainer [[transformers.Seq2SeqTrainer]]

[[autodoc]] Seq2SeqTrainer
    - evaluate
    - predict

## TrainingArguments [[transformers.TrainingArguments]]

[[autodoc]] TrainingArguments
    - all

## Seq2SeqTrainingArguments [[transformers.Seq2SeqTrainingArguments]]

[[autodoc]] Seq2SeqTrainingArguments
    - all