Buckets:
| import{s as G,n as O,o as R}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as V,i as D,g as d,s as r,r as z,A as J,h as $,f as i,c as s,j as k,u as L,x as y,k as B,y as K,a,v as M,d as j,t as A,w as F}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as Q}from"../chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js";import{H as W,E as X}from"../chunks/getInferenceSnippets.ebf8be91.js";function Y(N){let n,h,g,v,l,_,o,x,c,S="Acum că știți cum să abordați cele mai frecvente sarcini NLP cu 🤗 Transformers, ar trebui să puteți începe propriile proiecte! În acest capitol vom explora ce să faceți când întâmpinați o problemă. Veți învăța cum să depanați cu succes codul sau antrenamentul și cum să cereți ajutor de la comunitate dacă nu reușiți să rezolvați problema singuri. Și dacă credeți că ați găsit o eroare într-una dintre bibliotecile Hugging Face, vă vom arăta cea mai bună modalitate de a o raporta astfel încât problema să fie rezolvată cât mai rapid posibil.",C,u,q="Mai precis, în acest capitol veți învăța:",P,m,I='<li>Primul lucru de făcut când primiți o eroare</li> <li>Cum să cereți ajutor pe <a href="https://discuss.huggingface.co/" rel="nofollow">forumuri</a></li> <li>Cum să faceți debugging pipeline-ului de antrenament</li> <li>Cum să scrieți o problemă bună</li>',w,p,U="Nimic din acestea nu este specific 🤗 Transformers sau ecosistemului Hugging Face, desigur; lecțiile din acest capitol sunt aplicabile majorității proiectelor open source!",E,f,H,b,T;return l=new W({props:{title:"Introducere",local:"introducere",headingTag:"h1"}}),o=new Q({props:{chapter:8,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),f=new X({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/rum/chapter8/1.mdx"}}),{c(){n=d("meta"),h=r(),g=d("p"),v=r(),z(l.$$.fragment),_=r(),z(o.$$.fragment),x=r(),c=d("p"),c.textContent=S,C=r(),u=d("p"),u.textContent=q,P=r(),m=d("ul"),m.innerHTML=I,w=r(),p=d("p"),p.textContent=U,E=r(),z(f.$$.fragment),H=r(),b=d("p"),this.h()},l(e){const t=J("svelte-u9bgzb",document.head);n=$(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(i),h=s(e),g=$(e,"P",{}),k(g).forEach(i),v=s(e),L(l.$$.fragment,e),_=s(e),L(o.$$.fragment,e),x=s(e),c=$(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),y(c)!=="svelte-1s4hq7p"&&(c.textContent=S),C=s(e),u=$(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),y(u)!=="svelte-m8i8er"&&(u.textContent=q),P=s(e),m=$(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),y(m)!=="svelte-bb618l"&&(m.innerHTML=I),w=s(e),p=$(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),y(p)!=="svelte-1wxdzyp"&&(p.textContent=U),E=s(e),L(f.$$.fragment,e),H=s(e),b=$(e,"P",{}),k(b).forEach(i),this.h()},h(){B(n,"name","hf:doc:metadata"),B(n,"content",Z)},m(e,t){K(document.head,n),a(e,h,t),a(e,g,t),a(e,v,t),M(l,e,t),a(e,_,t),M(o,e,t),a(e,x,t),a(e,c,t),a(e,C,t),a(e,u,t),a(e,P,t),a(e,m,t),a(e,w,t),a(e,p,t),a(e,E,t),M(f,e,t),a(e,H,t),a(e,b,t),T=!0},p:O,i(e){T||(j(l.$$.fragment,e),j(o.$$.fragment,e),j(f.$$.fragment,e),T=!0)},o(e){A(l.$$.fragment,e),A(o.$$.fragment,e),A(f.$$.fragment,e),T=!1},d(e){e&&(i(h),i(g),i(v),i(_),i(x),i(c),i(C),i(u),i(P),i(m),i(w),i(p),i(E),i(H),i(b)),i(n),F(l,e),F(o,e),F(f,e)}}}const Z='{"title":"Introducere","local":"introducere","sections":[],"depth":1}';function ee(N){return R(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class re extends V{constructor(n){super(),D(this,n,ee,Y,G,{})}}export{re as component}; | |
Xet Storage Details
- Size:
- 3.37 kB
- Xet hash:
- 1d1fb56464833efb65993870d5001b8bdaa2a8086dff96f5b1fd5ce6464a3ae5
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.