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जो फाइल्स के बीच शेयर होती हैं; इसके बजाय, प्रत्येक मॉडल की अपनी परतें होती हैं। मॉडलों को अधिक सुलभ और समझने योग्य बनाने के अलावा, यह आपको दूसरों को प्रभावित किए बिना एक मॉडल पर आसानी से परीक्षण करने देती है।</p> <p data-svelte-h="svelte-1b50h0r">यह अध्याय एक एंड-टू-एंड उदाहरण के साथ शुरू होगा जहां हम <a href="/course/chapter1">अध्याय 1</a> में पेश किए गए <code>pipeline()</code> फ़ंक्शन को दोहराने के लिए एक मॉडल और एक टोकननाइज़र का एक साथ उपयोग करते हैं। इसके बाद, हम मॉडल API पर चर्चा करेंगे: हम मॉडल और कॉन्फ़िगरेशन कक्षाओं को पढ़ेंगे, और आपको दिखाएंगे कि मॉडल को कैसे लोड किया जाए और यह आउटपुट पूर्वानुमानो के लिए संख्यात्मक इनपुट को कैसे संसाधित करता है।</p> <p data-svelte-h="svelte-a6pwxt">फिर हम टोकननाइज़र API को देखेंगे, जो <code>pipeline()</code> फ़ंक्शन का अन्य मुख्य अंग है। टोकेनाइज़र पहले और अंतिम प्रसंस्करण चरणों का ध्यान रखते हैं, न्यूरल नेटवर्क के लिए पाठ से संख्यात्मक इनपुट में परिवर्तन को संभालते हैं, और आवश्यकता होने पर पाठ में परिवर्तन वापस करते हैं। अंत में, हम आपको दिखाएंगे कि एक तैयार बैच में एक मॉडल के माध्यम से कई वाक्यों को भेजने से कैसे निपटना है, फिर उच्च-स्तरीय <code>tokenizer()</code> फ़ंक्शन को करीब से देखकर इसका अंत करेंगे।</p> <div class="course-tip bg-gradient-to-br dark:bg-gradient-to-r before:border-green-500 dark:before:border-green-800 from-green-50 dark:from-gray-900 to-white dark:to-gray-950 border border-green-50 text-green-700 dark:text-gray-400">⚠️ मॉडल हब और 🤗 ट्रांसफॉर्मर के साथ उपलब्ध सभी सुविधाओं का लाभ उठाने के लिए, हम <a href="https://huggingface.co/join" data-svelte-h="svelte-1v91sjt">खाता बनाने</a> की अनुशंसा करते हैं।</div> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/hi/chapter2/1.mdx" target="_blank"><span data-svelte-h="svelte-1kd6by1">&lt;</span> <span data-svelte-h="svelte-x0xyl0">&gt;</span> <span data-svelte-h="svelte-1dajgef"><span class="underline ml-1.5">Update</span> on GitHub</span></a> <p></p>
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Xet Storage Details

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