🌐 [i18n-KO] Translated executorch.md to Korean (#33888)

* docs: ko: executorch.md

* Update _toctree.yml

* fix: manual edits

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

Co-authored-by: HyeokJun SHIN <96534680+jun048098@users.noreply.github.com>

* Update docs/source/ko/_toctree.yml

Co-authored-by: Sungmin Oh <fabxoe.kor@gmail.com>

* Update docs/source/ko/_toctree.yml

* Update docs/source/ko/_toctree.yml

* Update docs/source/ko/_toctree.yml

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Co-authored-by: HyeokJun SHIN <96534680+jun048098@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: Sungmin Oh <fabxoe.kor@gmail.com>
Co-authored-by: Steven Liu <59462357+stevhliu@users.noreply.github.com>

docs/source/ko/_toctree.yml

@@ -308,6 +308,8 @@
       title: Trainer
     - local: deepspeed
       title: DeepSpeed
+    - local: main_classes/executorch
+      title: ExecuTorch
     - local: main_classes/feature_extractor
       title: 특성 추출기
     - local: in_translation

docs/source/ko/main_classes/executorch.md

@@ -0,0 +1,33 @@
+<!--Copyright (c) Meta Platforms, Inc. and affiliates.
+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.
+
+-->
+
+
+# ExecuTorch [[executorch]]
+
+[`ExecuTorch`](https://github.com/pytorch/executorch) 는 웨어러블, 임베디드 장치, 마이크로컨트롤러를 포함한 모바일 및 엣지 장치에서 온디바이스 추론 기능을 가능하게 하는 종합 솔루션입니다. PyTorch 생태계에 속해있으며, 이식성, 생산성, 성능에 중점을 둔 PyTorch 모델 배포를 지원합니다.
+
+ExecuTorch는 백엔드 위임, 사용자 정의 컴파일러 변환, 메모리 계획 등 모델, 장치 또는 특정 유즈케이스 맞춤 최적화를 수행할 수 있는 진입점을 명확하게 정의합니다. ExecuTorch를 사용해 엣지 장치에서 PyTorch 모델을 실행하는 첫 번째 단계는 모델을 익스포트하는 것입니다. 이 작업은 PyTorch API인 [`torch.export`](https://pytorch.org/docs/stable/export.html)를 사용하여 수행합니다.
+
+
+## ExecuTorch 통합 [[transformers.TorchExportableModuleWithStaticCache]]
+
+`torch.export`를 사용하여 🤗 Transformers를 익스포트 할 수 있도록  통합 지점이 개발되고 있습니다. 이 통합의 목표는 익스포트뿐만 아니라, 익스포트한 아티팩트가 `ExecuTorch`에서 효율적으로 실행될 수 있도록 더 축소하고 최적화하는 것입니다. 특히 모바일 및 엣지 유즈케이스에 중점을 두고 있습니다.
+
+[[autodoc]] integrations.executorch.TorchExportableModuleWithStaticCache
+    - forward
+
+[[autodoc]] integrations.executorch.convert_and_export_with_cache