course/pr_1021/rum/_app/immutable/nodes/49.51d69ec1.js

import{s as q,o as B}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as K,i as O,g as _,s as m,r as H,A as R,h as v,f as n,c,j as G,u as x,x as F,k as N,y as D,a as r,v as L,d as T,t as E,w as M}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as I}from"../chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js";import{F as J}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.8d4d4ab6.js";import{H as Q,E as V}from"../chunks/getInferenceSnippets.ebf8be91.js";function W(f){let t,l='<li>Ați învățat despre dataset-urile din <a href="https://huggingface.co/datasets" rel="nofollow">Hub</a></li> <li>Ați învățat cum să încărcați și să preprocessați dataset-uri</li> <li>Ați învățat cum să ajustați fin și să evaluați un model cu Keras</li> <li>Ați implementat o metrică personalizată</li>';return{c(){t=_("ul"),t.innerHTML=l},l(a){t=v(a,"UL",{"data-svelte-h":!0}),F(t)!=="svelte-20v64y"&&(t.innerHTML=l)},m(a,s){r(a,t,s)},d(a){a&&n(t)}}}function X(f){let t,l='<li>Ați învățat despre dataset-urile din <a href="https://huggingface.co/datasets" rel="nofollow">Hub</a></li> <li>Ați învățat cum să încărcați și să preprocessați dataset-uri, inclusiv folosind împachetare dinamică (dynamic padding) și colatori</li> <li>Ați implementat propria ajustare fină (fine-tuning) și evaluare a unui model</li> <li>Ați implementat o buclă de antrenament la un nivel mai scăzut (lower-level)</li> <li>Ați folosit 🤗 Accelerate pentru a adapta cu ușurință bucla voastră de antrenament, astfel încât să funcționeze pentru mai multe GPU-uri sau TPU-uri</li>';return{c(){t=_("ul"),t.innerHTML=l},l(a){t=v(a,"UL",{"data-svelte-h":!0}),F(t)!=="svelte-15hlzye"&&(t.innerHTML=l)},m(a,s){r(a,t,s)},d(a){a&&n(t)}}}function Y(f){let t,l,a,s,o,b,p,k,d,A,$,U="A fost distractiv! În primele două capitole ați învățat despre modele și tokenizere, iar acum știți cum să le ajustați fin (fine-tune) pentru propriile date. Pentru a recapitula, în acest capitol ați:",C,g,h,y,w,P;o=new J({props:{fw:f[0]}}),p=new Q({props:{title:"Fine-tuning, Check!",local:"fine-tuning-check",headingTag:"h1"}}),d=new I({props:{chapter:3,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}});function j(e,i){return e[0]==="pt"?X:W}let z=j(f),u=z(f);return h=new V({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/rum/chapter3/5.mdx"}}),{c(){t=_("meta"),l=m(),a=_("p"),s=m(),H(o.$$.fragment),b=m(),H(p.$$.fragment),k=m(),H(d.$$.fragment),A=m(),$=_("p"),$.textContent=U,C=m(),u.c(),g=m(),H(h.$$.fragment),y=m(),w=_("p"),this.h()},l(e){const i=R("svelte-u9bgzb",document.head);t=v(i,"META",{name:!0,content:!0}),i.forEach(n),l=c(e),a=v(e,"P",{}),G(a).forEach(n),s=c(e),x(o.$$.fragment,e),b=c(e),x(p.$$.fragment,e),k=c(e),x(d.$$.fragment,e),A=c(e),$=v(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),F($)!=="svelte-vdmagz"&&($.textContent=U),C=c(e),u.l(e),g=c(e),x(h.$$.fragment,e),y=c(e),w=v(e,"P",{}),G(w).forEach(n),this.h()},h(){N(t,"name","hf:doc:metadata"),N(t,"content",Z)},m(e,i){D(document.head,t),r(e,l,i),r(e,a,i),r(e,s,i),L(o,e,i),r(e,b,i),L(p,e,i),r(e,k,i),L(d,e,i),r(e,A,i),r(e,$,i),r(e,C,i),u.m(e,i),r(e,g,i),L(h,e,i),r(e,y,i),r(e,w,i),P=!0},p(e,[i]){const S={};i&1&&(S.fw=e[0]),o.$set(S),z!==(z=j(e))&&(u.d(1),u=z(e),u&&(u.c(),u.m(g.parentNode,g)))},i(e){P||(T(o.$$.fragment,e),T(p.$$.fragment,e),T(d.$$.fragment,e),T(h.$$.fragment,e),P=!0)},o(e){E(o.$$.fragment,e),E(p.$$.fragment,e),E(d.$$.fragment,e),E(h.$$.fragment,e),P=!1},d(e){e&&(n(l),n(a),n(s),n(b),n(k),n(A),n($),n(C),n(g),n(y),n(w)),n(t),M(o,e),M(p,e),M(d,e),u.d(e),M(h,e)}}}const Z='{"title":"Fine-tuning, Check!","local":"fine-tuning-check","sections":[],"depth":1}';function ee(f,t,l){let a="pt";return B(()=>{const s=new URLSearchParams(window.location.search);l(0,a=s.get("fw")||"pt")}),[a]}class le extends K{constructor(t){super(),O(this,t,ee,Y,q,{})}}export{le as component};