korean:
# 데이터 처리 라이브러리

고성능 데이터 처리를 위한 Python 라이브러리입니다.

## 설치

```bash
pip install dataprocessor
```

## 빠른 시작

```python
from dataprocessor import Processor

proc = Processor()
result = proc.run(data)
print(result)
```

## 주요 기능

- **빠른 처리**: 멀티스레딩 지원
- **메모리 효율**: 스트리밍 처리 가능
- **확장성**: 커스텀 파이프라인 구성

## 문서

자세한 내용은 [공식 문서](https://docs.example.com)를 참조하세요.

english:
# Data Processing Library

A Python library for high-performance data processing.

## Installation

```bash
pip install dataprocessor
```

## Quick Start

```python
from dataprocessor import Processor

proc = Processor()
result = proc.run(data)
print(result)
```

## Key Features

- **Fast Processing**: Multi-threading support
- **Memory Efficient**: Streaming processing available
- **Extensibility**: Custom pipeline configuration

## Documentation

For more details, see the [official documentation](https://docs.example.com).

source: sample


korean:
## API 레퍼런스

### `process_data(input, options=None)`

입력 데이터를 처리하고 결과를 반환합니다.

#### 매개변수

| 이름 | 타입 | 필수 | 설명 |
|------|------|------|------|
| `input` | `str` | 예 | 처리할 입력 데이터 |
| `options` | `dict` | 아니오 | 처리 옵션 |

#### 반환값

- `Result`: 처리 결과 객체

#### 예제

```python
from mylib import process_data

result = process_data("hello world", {"format": "json"})
print(result.output)
```

> **참고**: 이 함수는 스레드 안전합니다.

english:
## API Reference

### `process_data(input, options=None)`

Processes input data and returns the result.

#### Parameters

| Name | Type | Required | Description |
|------|------|----------|-------------|
| `input` | `str` | Yes | Input data to process |
| `options` | `dict` | No | Processing options |

#### Returns

- `Result`: Processing result object

#### Example

```python
from mylib import process_data

result = process_data("hello world", {"format": "json"})
print(result.output)
```

> **Note**: This function is thread-safe.


korean:
# 문제 해결 가이드

## 연결 오류

### 증상

`ConnectionError: Unable to connect to server` 오류가 발생합니다.

### 원인

1. 서버가 실행 중이지 않음
2. 방화벽 설정 문제
3. 잘못된 호스트/포트 설정

### 해결 방법

1. 서버 상태 확인:
   ```bash
   systemctl status myserver
   ```

2. 방화벽 규칙 확인:
   ```bash
   sudo ufw status
   ```

3. 설정 파일 확인:
   ```yaml
   server:
     host: localhost
     port: 8080
   ```

문제가 지속되면 [이슈 트래커](https://github.com/example/issues)에 보고해 주세요.

english:
# Troubleshooting Guide

## Connection Errors

### Symptoms

You receive `ConnectionError: Unable to connect to server` error.

### Causes

1. Server is not running
2. Firewall configuration issues
3. Incorrect host/port settings

### Solutions

1. Check server status:
   ```bash
   systemctl status myserver
   ```

2. Check firewall rules:
   ```bash
   sudo ufw status
   ```

3. Verify configuration file:
   ```yaml
   server:
     host: localhost
     port: 8080
   ```

If the problem persists, please report it on the [issue tracker](https://github.com/example/issues).


korean:
# 시작하기

## 전제 조건

- Python 3.10 이상
- pip 또는 conda

## 설치

### pip 사용

```bash
pip install mypackage
```

### 소스에서 설치

```bash
git clone https://github.com/example/mypackage.git
cd mypackage
pip install -e .
```

## 설정

환경 변수를 설정하세요:

```bash
export MY_API_KEY="your-api-key"
export MY_DEBUG=true
```

또는 `.env` 파일을 생성하세요:

```
MY_API_KEY=your-api-key
MY_DEBUG=true
```

## 다음 단계

- [튜토리얼](./tutorial.md)을 따라 해보세요
- [API 문서](./api.md)를 확인하세요

english:
# Getting Started

## Prerequisites

- Python 3.10 or higher
- pip or conda

## Installation

### Using pip

```bash
pip install mypackage
```

### Install from source

```bash
git clone https://github.com/example/mypackage.git
cd mypackage
pip install -e .
```

## Configuration

Set environment variables:

```bash
export MY_API_KEY="your-api-key"
export MY_DEBUG=true
```

Or create a `.env` file:

```
MY_API_KEY=your-api-key
MY_DEBUG=true
```

## Next Steps

- Follow the [tutorial](./tutorial.md)
- Check the [API documentation](./api.md)


korean:
## 모델 학습

### 데이터 준비

학습 데이터는 다음 형식이어야 합니다:

```json
{
  "text": "입력 텍스트",
  "label": 1
}
```

### 학습 실행

```python
from mymodel import Trainer, Config

config = Config(
    learning_rate=1e-4,
    batch_size=32,
    epochs=10
)

trainer = Trainer(config)
trainer.train(train_data, valid_data)
```

### 하이퍼파라미터

| 파라미터 | 기본값 | 설명 |
|----------|--------|------|
| `learning_rate` | 1e-4 | 학습률 |
| `batch_size` | 32 | 배치 크기 |
| `epochs` | 10 | 에폭 수 |

### 평가

```python
metrics = trainer.evaluate(test_data)
print(f"Accuracy: {metrics['accuracy']:.2%}")
```

english:
## Model Training

### Data Preparation

Training data should be in the following format:

```json
{
  "text": "input text",
  "label": 1
}
```

### Running Training

```python
from mymodel import Trainer, Config

config = Config(
    learning_rate=1e-4,
    batch_size=32,
    epochs=10
)

trainer = Trainer(config)
trainer.train(train_data, valid_data)
```

### Hyperparameters

| Parameter | Default | Description |
|-----------|---------|-------------|
| `learning_rate` | 1e-4 | Learning rate |
| `batch_size` | 32 | Batch size |
| `epochs` | 10 | Number of epochs |

### Evaluation

```python
metrics = trainer.evaluate(test_data)
print(f"Accuracy: {metrics['accuracy']:.2%}")
```