Buckets:

rtrm's picture
download
raw
4.16 kB
import{s as D,o as G}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as O,i as R,g,s as u,r as j,A as V,h as v,f as i,c as m,j as N,u as x,x as F,k as B,y as J,a as s,v as z,d as q,t as E,w as A}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as Q}from"../chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js";import{F as W}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.8d4d4ab6.js";import{H as X,E as Y}from"../chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js";function Z(p){let t,a="<li>savoir comment préparer un très grand jeu de données à partir du <em>Hub</em>,</li> <li>savoir comment utiliser Keras pour <em>finetuner</em> un modèle,</li> <li>savoir comment utiliser Keras pour obtenir des prédictions,</li> <li>savoir comment utiliser des métriques personnalisées.</li>";return{c(){t=g("ul"),t.innerHTML=a},l(n){t=v(n,"UL",{"data-svelte-h":!0}),F(t)!=="svelte-1ukopgy"&&(t.innerHTML=a)},m(n,o){s(n,t,o)},d(n){n&&i(t)}}}function ee(p){let t,a="<li>savoir comment préparer un très grand jeu de données à partir du <em>Hub</em>,</li> <li>savoir comment utiliser l’API de haut niveau <code>Trainer</code> pour <em>finetuner</em> un modèle,</li> <li>savoir comment utiliser une boucle d’entraînement personnalisée,</li> <li>savoir comment tirer parti de la bibliothèque 🤗 <em>Accelerate</em> pour exécuter facilement cette boucle d’entraînement personnalisée sur n’importe quelle configuration distribuée.</li>";return{c(){t=g("ul"),t.innerHTML=a},l(n){t=v(n,"UL",{"data-svelte-h":!0}),F(t)!=="svelte-1ccqa8y"&&(t.innerHTML=a)},m(n,o){s(n,t,o)},d(n){n&&i(t)}}}function te(p){let t,a,n,o,c,H,f,k,d,L,$,S=`Dans le <a href="/course/fr/chapter2">chapitre 2</a> nous avons étudié comment utiliser les <em>tokenizers</em> et les modèles pré-entraînés pour faire des prédictions.
Mais que faire si vous souhaitez <em>finetuner</em> un modèle pré-entraîné pour votre propre jeu de données ? C’est le sujet de ce chapitre ! Vous allez apprendre à :`,M,b,h,I='Afin de télécharger vos <em>checkpoints</em> entraînés sur le <em>Hub</em> Hugging Face, vous aurez besoin d’un compte huggingface.co : <a href="https://huggingface.co/join" rel="nofollow">créer un compte</a>',T,_,y,w,C;c=new W({props:{fw:p[0]}}),f=new X({props:{title:"Introduction",local:"introduction",headingTag:"h1"}}),d=new Q({props:{chapter:3,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}});function U(e,r){return e[0]==="pt"?ee:Z}let P=U(p),l=P(p);return _=new Y({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/fr/chapter3/1.mdx"}}),{c(){t=g("meta"),a=u(),n=g("p"),o=u(),j(c.$$.fragment),H=u(),j(f.$$.fragment),k=u(),j(d.$$.fragment),L=u(),$=g("p"),$.innerHTML=S,M=u(),l.c(),b=u(),h=g("p"),h.innerHTML=I,T=u(),j(_.$$.fragment),y=u(),w=g("p"),this.h()},l(e){const r=V("svelte-u9bgzb",document.head);t=v(r,"META",{name:!0,content:!0}),r.forEach(i),a=m(e),n=v(e,"P",{}),N(n).forEach(i),o=m(e),x(c.$$.fragment,e),H=m(e),x(f.$$.fragment,e),k=m(e),x(d.$$.fragment,e),L=m(e),$=v(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),F($)!=="svelte-1s1h055"&&($.innerHTML=S),M=m(e),l.l(e),b=m(e),h=v(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),F(h)!=="svelte-1cjsdzr"&&(h.innerHTML=I),T=m(e),x(_.$$.fragment,e),y=m(e),w=v(e,"P",{}),N(w).forEach(i),this.h()},h(){B(t,"name","hf:doc:metadata"),B(t,"content",re)},m(e,r){J(document.head,t),s(e,a,r),s(e,n,r),s(e,o,r),z(c,e,r),s(e,H,r),z(f,e,r),s(e,k,r),z(d,e,r),s(e,L,r),s(e,$,r),s(e,M,r),l.m(e,r),s(e,b,r),s(e,h,r),s(e,T,r),z(_,e,r),s(e,y,r),s(e,w,r),C=!0},p(e,[r]){const K={};r&1&&(K.fw=e[0]),c.$set(K),P!==(P=U(e))&&(l.d(1),l=P(e),l&&(l.c(),l.m(b.parentNode,b)))},i(e){C||(q(c.$$.fragment,e),q(f.$$.fragment,e),q(d.$$.fragment,e),q(_.$$.fragment,e),C=!0)},o(e){E(c.$$.fragment,e),E(f.$$.fragment,e),E(d.$$.fragment,e),E(_.$$.fragment,e),C=!1},d(e){e&&(i(a),i(n),i(o),i(H),i(k),i(L),i($),i(M),i(b),i(h),i(T),i(y),i(w)),i(t),A(c,e),A(f,e),A(d,e),l.d(e),A(_,e)}}}const re='{"title":"Introduction","local":"introduction","sections":[],"depth":1}';function ne(p,t,a){let n="pt";return G(()=>{const o=new URLSearchParams(window.location.search);a(0,n=o.get("fw")||"pt")}),[n]}class ue extends O{constructor(t){super(),R(this,t,ne,te,D,{})}}export{ue as component};

Xet Storage Details

Size:
4.16 kB
·
Xet hash:
2c42302018f026a2b7692d868a392d7c2c5d3944ff69bd035291321561b6ac1f

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