🌐 [i18n-KO] Translated main_classes/callback.md to Korean (#33572)

* docs: ko: callback.md

* feat: nmt draft & manual edits

* fix: resolve suggestions

* Update docs/source/ko/main_classes/callback.md

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확인했습니다! 상세한 리뷰 정말 감사합니다!

Co-authored-by: boyunJang <gobook1234@naver.com>

* Update _toctree.yml

Co-authored-by: Steven Liu <59462357+stevhliu@users.noreply.github.com>

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Co-authored-by: boyunJang <gobook1234@naver.com>
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docs/source/ko/_toctree.yml

@@ -276,8 +276,8 @@
       title: 자동 클래스
     - local: in_translation
       title: (번역중) Backbones
-    - local: in_translation
-      title: (번역중) Callbacks
+    - local: main_classes/callback
+      title: 콜백
     - local: main_classes/configuration
       title: 구성
     - local: main_classes/data_collator

docs/source/ko/main_classes/callback.md

@@ -0,0 +1,133 @@
+<!--Copyright 2020 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+
+⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
+rendered properly in your Markdown viewer.
+
+-->
+
+# 콜백 [[callbacks]]
+
+콜백은 PyTorch [`Trainer`]의 반복 학습 동작을 사용자 정의할 수 있는 객체입니다
+(이 기능은 TensorFlow에서는 아직 구현되지 않았습니다). 콜백은 반복 학습의 상태를
+검사하여 (진행 상황 보고, TensorBoard 또는 기타 머신 러닝 플랫폼에 로그 남기기 등) 
+결정(예: 조기 종료)을 내릴 수 있습니다.
+
+콜백은 [`TrainerControl`] 객체를 반환하는 것 외에는 반복 학습에서 어떤 것도 변경할 수 없는
+"읽기 전용" 코드 조각입니다. 반복 학습에 변경이 필요한 사용자 정의 작업이 필요한 경우, 
+[`Trainer`]를 서브클래스로 만들어 필요한 메소드들을 오버라이드해야 합니다 (예시는 [trainer](trainer)를 참조하세요).
+
+기본적으로 `TrainingArguments.report_to`는 `"all"`로 설정되어 있으므로, [`Trainer`]는 다음 콜백을 사용합니다.
+
+- [`DefaultFlowCallback`]는 로그, 저장, 평가에 대한 기본 동작을 처리합니다.
+- [`PrinterCallback`] 또는 [`ProgressCallback`]는 진행 상황을 표시하고 로그를 출력합니다 
+  ([`TrainingArguments`]를 통해 tqdm을 비활성화하면 첫 번째 콜백이 사용되고, 그렇지 않으면 두 번째가 사용됩니다).
+- [`~integrations.TensorBoardCallback`]는 TensorBoard가 (PyTorch >= 1.4
+ 또는 tensorboardX를 통해) 접근 가능하면 사용됩니다.
+- [`~integrations.WandbCallback`]는 [wandb](https://www.wandb.com/)가 설치되어 있으면
+ 사용됩니다.
+- [`~integrations.CometCallback`]는 [comet_ml](https://www.comet.com/site/)이 설치되어 있으면 사용됩니다.
+- [`~integrations.MLflowCallback`]는 [mlflow](https://www.mlflow.org/)가 설치되어 있으면 사용됩니다.
+- [`~integrations.NeptuneCallback`]는 [neptune](https://neptune.ai/)이 설치되어 있으면 사용됩니다.
+- [`~integrations.AzureMLCallback`]는 [azureml-sdk](https://pypi.org/project/azureml-sdk/)가 설치되어
+ 있으면 사용됩니다.
+- [`~integrations.CodeCarbonCallback`]는 [codecarbon](https://pypi.org/project/codecarbon/)이 설치되어
+ 있으면 사용됩니다.
+- [`~integrations.ClearMLCallback`]는 [clearml](https://github.com/allegroai/clearml)이 설치되어 있으면 사용됩니다.
+- [`~integrations.DagsHubCallback`]는 [dagshub](https://dagshub.com/)이 설치되어 있으면 사용됩니다.
+- [`~integrations.FlyteCallback`]는 [flyte](https://flyte.org/)가 설치되어 있으면 사용됩니다.
+- [`~integrations.DVCLiveCallback`]는 [dvclive](https://dvc.org/doc/dvclive)가 설치되어 있으면 사용됩니다.
+
+패키지가 설치되어 있지만 해당 통합 기능을 사용하고 싶지 않다면, `TrainingArguments.report_to`를 사용하고자 하는 통합 기능 목록으로 변경할 수 있습니다 (예: `["azure_ml", "wandb"]`).
+
+콜백을 구현하는 주요 클래스는 [`TrainerCallback`]입니다. 이 클래스는 [`Trainer`]를 
+인스턴스화하는 데 사용된 [`TrainingArguments`]를 가져오고, 해당 Trainer의 내부 상태를 
+[`TrainerState`]를 통해 접근할 수 있으며, [`TrainerControl`]을 통해 반복 학습에서 일부 
+작업을 수행할 수 있습니다.
+
+
+## 사용 가능한 콜백 [[available-callbacks]]
+
+라이브러리에서 사용 가능한 [`TrainerCallback`] 목록은 다음과 같습니다:
+
+[[autodoc]] integrations.CometCallback
+    - setup
+
+[[autodoc]] DefaultFlowCallback
+
+[[autodoc]] PrinterCallback
+
+[[autodoc]] ProgressCallback
+
+[[autodoc]] EarlyStoppingCallback
+
+[[autodoc]] integrations.TensorBoardCallback
+
+[[autodoc]] integrations.WandbCallback
+    - setup
+
+[[autodoc]] integrations.MLflowCallback
+    - setup
+
+[[autodoc]] integrations.AzureMLCallback
+
+[[autodoc]] integrations.CodeCarbonCallback
+
+[[autodoc]] integrations.NeptuneCallback
+
+[[autodoc]] integrations.ClearMLCallback
+
+[[autodoc]] integrations.DagsHubCallback
+
+[[autodoc]] integrations.FlyteCallback
+
+[[autodoc]] integrations.DVCLiveCallback
+    - setup
+
+## TrainerCallback [[trainercallback]]
+
+[[autodoc]] TrainerCallback
+
+여기 PyTorch [`Trainer`]와 함께 사용자 정의 콜백을 등록하는 예시가 있습니다:
+
+```python
+class MyCallback(TrainerCallback):
+    "A callback that prints a message at the beginning of training"
+
+    def on_train_begin(self, args, state, control, **kwargs):
+        print("Starting training")
+
+
+trainer = Trainer(
+    model,
+    args,
+    train_dataset=train_dataset,
+    eval_dataset=eval_dataset,
+    callbacks=[MyCallback],  # 우리는 콜백 클래스를 이 방식으로 전달하거나 그것의 인스턴스(MyCallback())를 전달할 수 있습니다
+)
+```
+
+또 다른 콜백을 등록하는 방법은 `trainer.add_callback()`을 호출하는 것입니다:
+
+```python
+trainer = Trainer(...)
+trainer.add_callback(MyCallback)
+# 다른 방법으로는 콜백 클래스의 인스턴스를 전달할 수 있습니다
+trainer.add_callback(MyCallback())
+```
+
+## TrainerState [[trainerstate]]
+
+[[autodoc]] TrainerState
+
+## TrainerControl [[trainercontrol]]
+
+[[autodoc]] TrainerControl