Buckets:

rtrm's picture
download
raw
3.19 kB
import{s as B,n as G,o as O}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as R,i as U,g as f,s,r as M,A as D,h,f as a,c as r,j as F,u as E,x as T,k as N,y as I,a as i,v as y,d as z,t as L,w as A}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as J}from"../chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js";import{H as K,E as Q}from"../chunks/getInferenceSnippets.1837c472.js";function V(S){let n,$,g,b,l,v,o,_,u,j='Acesta este sfârșitul primei părți a cursului! Partea 2 va fi lansată pe data de 15 noiembrie, cu un mare eveniment comunitar, mai multe informații găsiți <a href="https://huggingface.co/blog/course-launch-event" rel="nofollow">aici</a>.',x,c,k='Acum, sunteți capabili să faceți fine-tune unui model preantrenat pe o problemă de clasificare a textului (o singură sau perechi de propoziții) și să încarci rezultatele la Model Hub. Să fii sigur că ai învățat această primă secțiune, ar trebui să faci exact acest lucru pe o problemă care ți se pare interesantă (și nu neapărat în limba engleză dacă vorbiți altă limbă)! Puteți găsi ajutor în <a href="https://discuss.huggingface.co/" rel="nofollow">forumurile Hugging Face</a> și să împărtășiți proiectul dvs. pe <a href="https://discuss.huggingface.co/t/share-your-projects/6803" rel="nofollow">acest subiect</a> odată ce ați terminat.',P,m,q="Ne așteptăm cu nerăbdare să vedem ceea ce veți construi cu aceste cunoștințe :)!",w,p,C,d,H;return l=new K({props:{title:"Partea 1 este completă!",local:"partea-1-este-completă",headingTag:"h1"}}),o=new J({props:{chapter:4,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),p=new Q({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/rum/chapter4/5.mdx"}}),{c(){n=f("meta"),$=s(),g=f("p"),b=s(),M(l.$$.fragment),v=s(),M(o.$$.fragment),_=s(),u=f("p"),u.innerHTML=j,x=s(),c=f("p"),c.innerHTML=k,P=s(),m=f("p"),m.textContent=q,w=s(),M(p.$$.fragment),C=s(),d=f("p"),this.h()},l(e){const t=D("svelte-u9bgzb",document.head);n=h(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),$=r(e),g=h(e,"P",{}),F(g).forEach(a),b=r(e),E(l.$$.fragment,e),v=r(e),E(o.$$.fragment,e),_=r(e),u=h(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(u)!=="svelte-1kx21dw"&&(u.innerHTML=j),x=r(e),c=h(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(c)!=="svelte-bbh2uf"&&(c.innerHTML=k),P=r(e),m=h(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(m)!=="svelte-1dulqvb"&&(m.textContent=q),w=r(e),E(p.$$.fragment,e),C=r(e),d=h(e,"P",{}),F(d).forEach(a),this.h()},h(){N(n,"name","hf:doc:metadata"),N(n,"content",W)},m(e,t){I(document.head,n),i(e,$,t),i(e,g,t),i(e,b,t),y(l,e,t),i(e,v,t),y(o,e,t),i(e,_,t),i(e,u,t),i(e,x,t),i(e,c,t),i(e,P,t),i(e,m,t),i(e,w,t),y(p,e,t),i(e,C,t),i(e,d,t),H=!0},p:G,i(e){H||(z(l.$$.fragment,e),z(o.$$.fragment,e),z(p.$$.fragment,e),H=!0)},o(e){L(l.$$.fragment,e),L(o.$$.fragment,e),L(p.$$.fragment,e),H=!1},d(e){e&&(a($),a(g),a(b),a(v),a(_),a(u),a(x),a(c),a(P),a(m),a(w),a(C),a(d)),a(n),A(l,e),A(o,e),A(p,e)}}}const W='{"title":"Partea 1 este completă!","local":"partea-1-este-completă","sections":[],"depth":1}';function X(S){return O(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ae extends R{constructor(n){super(),U(this,n,X,V,B,{})}}export{ae as component};

Xet Storage Details

Size:
3.19 kB
·
Xet hash:
dba8c2d23d06980adc7e34452e0b1e4962e15eb004c1fd0ca4a3db39f92078e7

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.