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 # 설명
 - 주요 영역별 회의 음성 데이터셋 680GB 중 첫번째 데이터(10GB)를 파인튜닝한 모델입니다.
-- 링크 : https://huggingface.co/datasets/maxseats/aihub-464-preprocessed-680GB-set-0
+- 데이터셋 링크 : https://huggingface.co/datasets/maxseats/aihub-464-preprocessed-680GB-set-0
 
+# 파라미터
+# model_name = "openai/whisper-base"
+```
+model_name = "SungBeom/whisper-small-ko" # 대안 : "SungBeom/whisper-small-ko"
+dataset_name = "maxseats/aihub-464-preprocessed-680GB-set-0"  # 불러올 데이터셋(허깅페이스 기준)
+
+CACHE_DIR = '/mnt/a/maxseats/.finetuning_cache'  # 캐시 디렉토리 지정
+is_test = False  # True: 소량의 샘플 데이터로 테스트, False: 실제 파인튜닝
+
+token = "hf_" # 허깅페이스 토큰 입력
+
+training_args = Seq2SeqTrainingArguments(
+    output_dir=model_dir,  # 원하는 리포지토리 이름을 입력한다.
+    per_device_train_batch_size=16,
+    gradient_accumulation_steps=2,  # 배치 크기가 2배 감소할 때마다 2배씩 증가
+    learning_rate=1e-5,
+    warmup_steps=1000,
+    # max_steps=2,  # epoch 대신 설정
+    num_train_epochs=1,     # epoch 수 설정 / max_steps와 이것 중 하나만 설정
+    gradient_checkpointing=True,
+    fp16=True,
+    evaluation_strategy="steps",
+    per_device_eval_batch_size=16,
+    predict_with_generate=True,
+    generation_max_length=225,
+    save_steps=1000,
+    eval_steps=1000,
+    logging_steps=25,
+    report_to=["tensorboard"],
+    load_best_model_at_end=True,
+    metric_for_best_model="cer",  # 한국어의 경우 'wer'보다는 'cer'이 더 적합할 것
+    greater_is_better=False,
+    push_to_hub=True,
+    save_total_limit=5,           # 최대 저장할 모델 수 지정
+)
+```