Update README.md

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 library_name: transformers
-tags: [transformers, pipeline, vision, image-classification, vit, imagenet-1k]
+tags:
+- transformers
+- pipeline
+- vision
+- image-classification
+- vit
+- imagenet-1k
+license: apache-2.0
+datasets:
+- ILSVRC/imagenet-1k
+language:
+- ko
+base_model:
+- google/vit-base-patch16-224
+pipeline_tag: image-classification
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 # Model Card for tmp-pl-image-classification
 
-이 저장소는 🤗 Transformers의 `pipeline()` 동작을 이해하고 연습하기 위한 **학습용(pipeline practice) 모델 repo**입니다.  
-모델 가중치는 원본 모델 **`google/vit-base-patch16-224`**을 그대로 사용하며, 추가적인 fine-tuning은 수행하지 않았습니다.
+이 저장소는 🤗 Transformers의 `pipeline()` 동작을 이해하고 연습하기 위한 **학습용(pipeline practice) 모델 repo** 입니다.  
+모델 가중치는 원본 모델 **`google/vit-base-patch16-224`** 을 그대로 사용하며, 추가적인 fine-tuning은 수행하지 않았습니다.
 
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@@ -62,8 +76,6 @@ Hub에 업로드하고 다시 불러오는 전체 흐름을 실습하기 위해
 - 실제 서비스 환경에서의 모델 배포
 - 특정 도메인(의료, 산업 영상 등)에 대한 신뢰성 있는 추론
 
-[More Information Needed]
-
 ## Bias, Risks, and Limitations
 
 <!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
@@ -72,8 +84,6 @@ Hub에 업로드하고 다시 불러오는 전체 흐름을 실습하기 위해
 - 특정 객체, 문화적 맥락, 전문 도메인에 대한 분류 성능은 보장되지 않습니다.
 - 본 repo는 **연습용 pipeline 저장소**이므로 모델의 사회적 영향이나 편향 분석을 목적으로 하지 않습니다.
 
-[More Information Needed]
-
 ### Recommendations
 
 <!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
@@ -116,7 +126,6 @@ print(clf(image))
 * 본 repo에서는 **추가 학습을 수행하지 않았습니다.**
 * 원본 모델은 ImageNet-21k로 사전학습(pretraining) 후 ImageNet-1k로 fine-tuning된 모델입니다.
 
-[More Information Needed]
 
 ### Training Procedure
 
@@ -140,7 +149,6 @@ print(clf(image))
 
 <!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
 
-[More Information Needed]
 
 ## Evaluation
 
@@ -205,7 +213,6 @@ Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator]
 * Vision Transformer (ViT-Base, patch size 16, input resolution 224x224)
 * Objective: Image classification
 
-[More Information Needed]
 
 ### Compute Infrastructure
 
@@ -214,7 +221,6 @@ Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator]
 #### Hardware
 
 * 해당없음 (학습 미수행)
-[More Information Needed]
 
 #### Software
 
@@ -241,7 +247,6 @@ Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator]
 }
 ```
 
-[More Information Needed]
 
 **APA:**
 
@@ -261,10 +266,7 @@ Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator]
 
 * dsaint31 (pipeline practice repository)
 
-[More Information Needed]
 
 ## Model Card Contact
 
 * Hugging Face profile: [https://huggingface.co/dsaint31](https://huggingface.co/dsaint31)
-
-[More Information Needed]