course/pr_1069/hi/_app/immutable/nodes/14.dedcbb9b.js

import{s as I,o as O}from"../chunks/scheduler.49e4e380.js";import{S as R,i as D,g as d,s as f,r as y,A as J,h as w,f as r,c as m,j as B,u as E,x as j,k as G,y as Q,a,v as S,d as A,t as F,w as U}from"../chunks/index.fb15006d.js";import{C as V}from"../chunks/CourseFloatingBanner.52a7e9a6.js";import{F as W}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.f837e098.js";import{H as X,E as Y}from"../chunks/getInferenceSnippets.233af260.js";function Z(p){let t,l="<li>हब से एक बड़ा डेटासेट कैसे तैयार करें</li> <li>मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए Keras का उपयोग कैसे करें</li> <li>पूर्वानुमान लगाने के लिए Keras का उपयोग कैसे करें</li> <li>कस्टम मीट्रिक का उपयोग कैसे करें</li>";return{c(){t=d("ul"),t.innerHTML=l},l(i){t=w(i,"UL",{"data-svelte-h":!0}),j(t)!=="svelte-1co4gdm"&&(t.innerHTML=l)},m(i,s){a(i,t,s)},d(i){i&&r(t)}}}function ee(p){let t,l="<li>हब से एक बड़ा डेटासेट कैसे तैयार किया जाता है</li> <li>किसी मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए उच्च स्तरीय <code>Trainer</code> API का उपयोग कैसे करें</li> <li>तदनुकूल प्रशिक्षण लूप का उपयोग कैसे करें</li> <li>किसी भी वितरित सेटअप पर उस तदनुकूल प्रशिक्षण लूप को आसानी से चलाने के लिए 🤗 एक्सेलेरेट लाइब्रेरी का लाभ कैसे उठाएं</li>";return{c(){t=d("ul"),t.innerHTML=l},l(i){t=w(i,"UL",{"data-svelte-h":!0}),j(t)!=="svelte-1v61pek"&&(t.innerHTML=l)},m(i,s){a(i,t,s)},d(i){i&&r(t)}}}function te(p){let t,l,i,s,c,L,u,T,$,k,_,q='<a href="/course/chapter2">अध्याय 2</a> में हमने जाना कि कैसे भविष्यवाणी करने के लिए टोकननाइज़र और पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग किया जाता है । लेकिन तब क्या यदि आप अपने स्वयं के डेटासेट के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को ठीक करना चाहते हैं? यही इस अध्याय का विषय है! आप सीखेंगे कि:',H,b,h,z='हगिंग फेस हब पर अपनी प्रशिक्षित चौकियों को अपलोड करने के लिए, आपको एक huggingface.co खाते की आवश्यकता होगी: <a href="https://huggingface.co/join" rel="nofollow">खाता बनाएं</a>',M,g,C,v,P;c=new W({props:{fw:p[0]}}),u=new X({props:{title:"परिचय",local:"परचय",headingTag:"h1"}}),$=new V({props:{chapter:3,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}});function K(e,n){return e[0]==="pt"?ee:Z}let x=K(p),o=x(p);return g=new Y({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/hi/chapter3/1.mdx"}}),{c(){t=d("meta"),l=f(),i=d("p"),s=f(),y(c.$$.fragment),L=f(),y(u.$$.fragment),T=f(),y($.$$.fragment),k=f(),_=d("p"),_.innerHTML=q,H=f(),o.c(),b=f(),h=d("p"),h.innerHTML=z,M=f(),y(g.$$.fragment),C=f(),v=d("p"),this.h()},l(e){const n=J("svelte-u9bgzb",document.head);t=w(n,"META",{name:!0,content:!0}),n.forEach(r),l=m(e),i=w(e,"P",{}),B(i).forEach(r),s=m(e),E(c.$$.fragment,e),L=m(e),E(u.$$.fragment,e),T=m(e),E($.$$.fragment,e),k=m(e),_=w(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(_)!=="svelte-x5481s"&&(_.innerHTML=q),H=m(e),o.l(e),b=m(e),h=w(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(h)!=="svelte-1qorp8"&&(h.innerHTML=z),M=m(e),E(g.$$.fragment,e),C=m(e),v=w(e,"P",{}),B(v).forEach(r),this.h()},h(){G(t,"name","hf:doc:metadata"),G(t,"content",ne)},m(e,n){Q(document.head,t),a(e,l,n),a(e,i,n),a(e,s,n),S(c,e,n),a(e,L,n),S(u,e,n),a(e,T,n),S($,e,n),a(e,k,n),a(e,_,n),a(e,H,n),o.m(e,n),a(e,b,n),a(e,h,n),a(e,M,n),S(g,e,n),a(e,C,n),a(e,v,n),P=!0},p(e,[n]){const N={};n&1&&(N.fw=e[0]),c.$set(N),x!==(x=K(e))&&(o.d(1),o=x(e),o&&(o.c(),o.m(b.parentNode,b)))},i(e){P||(A(c.$$.fragment,e),A(u.$$.fragment,e),A($.$$.fragment,e),A(g.$$.fragment,e),P=!0)},o(e){F(c.$$.fragment,e),F(u.$$.fragment,e),F($.$$.fragment,e),F(g.$$.fragment,e),P=!1},d(e){e&&(r(l),r(i),r(s),r(L),r(T),r(k),r(_),r(H),r(b),r(h),r(M),r(C),r(v)),r(t),U(c,e),U(u,e),U($,e),o.d(e),U(g,e)}}}const ne='{"title":"परिचय","local":"परचय","sections":[],"depth":1}';function ie(p,t,l){let i="pt";return O(()=>{const s=new URLSearchParams(window.location.search);l(0,i=s.get("fw")||"pt")}),[i]}class fe extends R{constructor(t){super(),D(this,t,ie,te,I,{})}}export{fe as component};