1-Day Hugging Face 딥다이브 커리큘럼

 

🎯 1-Day Hugging Face 딥다이브 커리큘럼 (총 8시간 기준)

시간대 주제 목표 실습 or 툴

0.0~0.5h	Hugging Face 구조 빠르게 훑기	모델 허브, Spaces, Datasets, PEFT, Diffusers의 구조와 연관성 이해	Huggingface.co 탐색
0.5~2.0h	🔧 Gradio/Streamlit 기반 인터페이스 구축	간단한 텍스트-to-텍스트 or 텍스트-to-이미지 앱 제작	Gradio 기본 튜토리얼 → 로컬 실행
2.0~3.5h	🚀 Spaces에 앱 배포해보기	Hugging Face Spaces에 Gradio 앱 올리고 public 배포	GitHub + Spaces 연동 실습
3.5~5.0h	🔬 LoRA 모델 불러오기 및 활용	SDXL 또는 LLaMA 계열 LoRA 모델로 inference 해보기	diffusers, peft, transformers
5.0~6.5h	🎞 멀티모달 파이프라인 이해	텍스트 → 이미지 → 비디오 → 오디오 흐름 따라가 보기	Stable Diffusion Web UI or Colab 활용
6.5~7.5h	⚙️ 추론 최적화와 모델 경량화 살펴보기	양자화 모델 실행해보고 memory usage 비교	bitsandbytes, torch_dtype
7.5~8.0h	💡 마무리 정리 및 git push	실습 결과 GitHub 업로드, 포트폴리오 정리	GitHub, README 정리

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📌 실습 추천 리포지터리

목표 Repo

Gradio 웹앱	gradio-app/hello-world
LoRA inference	huggingface/peft
Stable Diffusion + Gradio	huggingface-projects/stable-diffusion-multiplayer
Spaces 예제	huggingface/spaces-gallery

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🧠 보너스 (선택)

• 지니픽 포지션에 맞게 이미지 → 텍스트 or 텍스트 → 영상/오디오 워크플로우를 짧은 데모로 구현해두면 입사 전 어필에 유리
• 시간을 쪼개서 1-Day 계획을 2일 분량으로 나눠도 OK

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필요하시면 위 플랜을 기반으로 실습 코드 템플릿 또는 시간별 체크리스트 Notion 템플릿도 만들어 드릴 수 있어요.
다음으로 어떤 걸 도와드릴까요?