Transformers cli clean command (#37657)

* transformers-cli -> transformers

* Chat command works with positional argument

* update doc references to transformers-cli

* doc headers

* deepspeed

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Co-authored-by: Joao Gante <joao@huggingface.co>

docs/source/ko/add_new_model.md

@@ -73,7 +73,7 @@ model.config  # model has access to its config
 5. 함수 시그니처에는 타입 주석을 사용해야 합니다. 그 외에는 타입 주석보다 변수 이름이 훨씬 읽기 쉽고 이해하기 쉽습니다.
 
 ### 토크나이저 개요 [[overview-of-tokenizers]]
- 
+
 아직 준비되지 않았습니다 :-( 이 섹션은 곧 추가될 예정입니다!
 
 ## 🤗 Transformers에 모델 추가하는 단계별 방법  [[stepbystep-recipe-to-add-a-model-to-transformers]]
@@ -272,7 +272,7 @@ cd transformers
 기존 모델:
 
 ```bash
-transformers-cli add-new-model-like
+transformers add-new-model-like
 ```
 
 모델의 기본 정보를 입력하는 설문지가 표시됩니다.

docs/source/ko/contributing.md

@@ -63,7 +63,7 @@ limitations under the License.
 운영체제와 소프트웨어 버전을 자동으로 가져오려면 다음 명령을 실행하세요:
 
 ```bash
-transformers-cli env
+transformers env
 ```
 
 저장소의 루트 디렉터리에서도 같은 명령을 실행할 수 있습니다:

docs/source/ko/deepspeed.md

@@ -1165,7 +1165,7 @@ python -c 'import deepspeed; print(f"deepspeed: {deepspeed.__version__}")'
 
 ### DeepSpeed 프로세스가 시작 단계에서 종료되었을 경우[[deepspeed-process-killed-at-startup]]
 
-실행 중에 트레이스백 없이 DeepSpeed 프로세스가 종료되면 일반적으로 프로그램이 시스템보다 많은 CPU 메모리를 할당하려고 시도했거나 프로세스가 허용된 것보다 많은 CPU 메모리를 할당하려고 시도하여 OS 커널이 프로세스를 종료했음을 의미합니다. 이 경우 구성 파일에 `offload_optimizer`, `offload_param` 또는 둘 다 CPU로 오프로드하도록 구성되어 있는지 확인하세요.  
+실행 중에 트레이스백 없이 DeepSpeed 프로세스가 종료되면 일반적으로 프로그램이 시스템보다 많은 CPU 메모리를 할당하려고 시도했거나 프로세스가 허용된 것보다 많은 CPU 메모리를 할당하려고 시도하여 OS 커널이 프로세스를 종료했음을 의미합니다. 이 경우 구성 파일에 `offload_optimizer`, `offload_param` 또는 둘 다 CPU로 오프로드하도록 구성되어 있는지 확인하세요.
 
 NVMe 및 ZeRO-3를 설정한 경우 NVMe로 오프로드를 실험해 보세요(모델의 메모리 요구 사항을 [확인](https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/memory.html)하세요).
 
@@ -1211,7 +1211,7 @@ NVMe 및 ZeRO-3를 설정한 경우 NVMe로 오프로드를 실험해 보세요(
 
 ## 리소스[[resources]]
 
-DeepSpeed ZeRO는 제한된 GPU 리소스로 추론을 위해 매우 큰 모델을 훈련하고 로드하는 강력한 기술로, 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다. DeepSpeed에 대해 자세히 알아보려면 [블로그 포스트](https://www.microsoft.com/en-us/research/search/?q=deepspeed), [공식 문서](https://www.deepspeed.ai/getting-started/), [깃허브 리포지토리](https://github.com/deepspeedai/DeepSpeed)를 참조하세요. 
+DeepSpeed ZeRO는 제한된 GPU 리소스로 추론을 위해 매우 큰 모델을 훈련하고 로드하는 강력한 기술로, 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다. DeepSpeed에 대해 자세히 알아보려면 [블로그 포스트](https://www.microsoft.com/en-us/research/search/?q=deepspeed), [공식 문서](https://www.deepspeed.ai/getting-started/), [깃허브 리포지토리](https://github.com/deepspeedai/DeepSpeed)를 참조하세요.
 
 다음 문서도 ZeRO에 대해 자세히 알아볼 수 있는 훌륭한 자료입니다: