course/pr_1069/ru/_app/immutable/nodes/52.c7dec591.js

import{s as O,o as Q,n as J}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as V,i as W,g as u,s as m,r as k,A as X,h as $,f as n,c,j,u as L,x as P,k as K,y as Y,a as s,v as M,d as x,t as H,w as A}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{T as Z}from"../chunks/Tip.363c041f.js";import{C as ee}from"../chunks/CourseFloatingBanner.9ff4c771.js";import{F as te}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.8d4d4ab6.js";import{H as ae,E as ne}from"../chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js";function re(h){let t,f='Для этого вам понадобится использовать все, что вы узнали об обучении моделей с помощью Keras API в <a href="../chapter3/1">Главе 3</a>, библиотеке 🤗 Datasets в <a href="../chapter5/1">Главе 5</a> и библиотеке 🤗 Tokenizers в <a href="../chapter6/1">Главе 6</a>. Мы также загрузим наши результаты в хаб моделей, как мы делали это в <a href="../chapter4/1">Главе 4</a>, так что это действительно глава, в которой все собирается воедино!',r,i,p="Каждый раздел можно читать самостоятельно.";return{c(){t=u("p"),t.innerHTML=f,r=m(),i=u("p"),i.textContent=p},l(l){t=$(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),P(t)!=="svelte-p99ht5"&&(t.innerHTML=f),r=c(l),i=$(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),P(i)!=="svelte-1s4dfg9"&&(i.textContent=p)},m(l,o){s(l,t,o),s(l,r,o),s(l,i,o)},d(l){l&&(n(t),n(r),n(i))}}}function ie(h){let t,f='Для этого вам понадобится использовать все, что вы узнали об API <code>Trainer</code> и библиотеке 🤗 Accelerate в <a href="../chapter3/1">Главе 3</a>, библиотеке 🤗 Datasets в <a href="../chapter5/1">Главе 5</a> и библиотеке 🤗 Tokenizers в <a href="../chapter6/1">Главе 6</a>. Мы также загрузим наши результаты в хаб моделей, как мы делали это в <a href="../chapter4/1">Главе 4</a>, так что это действительно глава,в которой все собирается воедино!',r,i,p="Каждый раздел можно читать независимо друг от друга, и в нем вы узнаете, как обучить модель с помощью API <code>Trainer</code> или с помощью собственного цикла обучения, используя 🤗 Accelerate. Вы можете пропустить любую часть и сосредоточиться на той, которая вас больше всего интересует: API <code>Trainer</code> отлично подходит для того, чтобы дообучить или обучить вашу модель, не беспокоясь о том, что происходит за кулисами, а цикл обучения с <code>Accelerate</code> позволит вам легче настроить любую часть, которую вы хотите.";return{c(){t=u("p"),t.innerHTML=f,r=m(),i=u("p"),i.innerHTML=p},l(l){t=$(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),P(t)!=="svelte-1cv2cli"&&(t.innerHTML=f),r=c(l),i=$(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),P(i)!=="svelte-e0r4w9"&&(i.innerHTML=p)},m(l,o){s(l,t,o),s(l,r,o),s(l,i,o)},d(l){l&&(n(t),n(r),n(i))}}}function le(h){let t,f="Если вы будете читать разделы по порядку, то заметите, что в них довольно много общего в коде и тексте. Повторение сделано намеренно, чтобы вы могли погрузиться (или вернуться позже) в любую интересующую вас задачу и найти полный рабочий пример.";return{c(){t=u("p"),t.textContent=f},l(r){t=$(r,"P",{"data-svelte-h":!0}),P(t)!=="svelte-oii7ew"&&(t.textContent=f)},m(r,i){s(r,t,i)},p:J,d(r){r&&n(t)}}}function se(h){let t,f,r,i,p,l,o,E,T,y,w,B='В <a href="../chapter3/1">Главе 3</a> вы узнали, как дообучить модель для классификации текстов. В этой главе мы рассмотрим следующие общие задачи NLP:',z,g,D="<li>Классификация токенов (Token classification)</li> <li>Маскированное языковое моделирование (Masked language modeling, например, BERT)</li> <li>Резюмирование текста (Summarization)</li> <li>Перевод (Translation)</li> <li>Предварительное обучение каузального языкового моделирования (Causal language modeling, например, GPT-2)</li> <li>Ответы на вопросы (Question answering)</li>",S,C,d,I,v,F,b,N;p=new te({props:{fw:h[0]}}),o=new ae({props:{title:"Введение",local:"introduction",headingTag:"h1"}}),T=new ee({props:{chapter:7,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}});function G(e,a){return e[0]==="pt"?ie:re}let q=G(h),_=q(h);return d=new Z({props:{$$slots:{default:[le]},$$scope:{ctx:h}}}),v=new ne({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ru/chapter7/1.mdx"}}),{c(){t=u("meta"),f=m(),r=u("p"),i=m(),k(p.$$.fragment),l=m(),k(o.$$.fragment),E=m(),k(T.$$.fragment),y=m(),w=u("p"),w.innerHTML=B,z=m(),g=u("ul"),g.innerHTML=D,S=m(),_.c(),C=m(),k(d.$$.fragment),I=m(),k(v.$$.fragment),F=m(),b=u("p"),this.h()},l(e){const a=X("svelte-u9bgzb",document.head);t=$(a,"META",{name:!0,content:!0}),a.forEach(n),f=c(e),r=$(e,"P",{}),j(r).forEach(n),i=c(e),L(p.$$.fragment,e),l=c(e),L(o.$$.fragment,e),E=c(e),L(T.$$.fragment,e),y=c(e),w=$(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),P(w)!=="svelte-tf0lmk"&&(w.innerHTML=B),z=c(e),g=$(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),P(g)!=="svelte-fb5eq0"&&(g.innerHTML=D),S=c(e),_.l(e),C=c(e),L(d.$$.fragment,e),I=c(e),L(v.$$.fragment,e),F=c(e),b=$(e,"P",{}),j(b).forEach(n),this.h()},h(){K(t,"name","hf:doc:metadata"),K(t,"content",fe)},m(e,a){Y(document.head,t),s(e,f,a),s(e,r,a),s(e,i,a),M(p,e,a),s(e,l,a),M(o,e,a),s(e,E,a),M(T,e,a),s(e,y,a),s(e,w,a),s(e,z,a),s(e,g,a),s(e,S,a),_.m(e,a),s(e,C,a),M(d,e,a),s(e,I,a),M(v,e,a),s(e,F,a),s(e,b,a),N=!0},p(e,[a]){const R={};a&1&&(R.fw=e[0]),p.$set(R),q!==(q=G(e))&&(_.d(1),_=q(e),_&&(_.c(),_.m(C.parentNode,C)));const U={};a&2&&(U.$$scope={dirty:a,ctx:e}),d.$set(U)},i(e){N||(x(p.$$.fragment,e),x(o.$$.fragment,e),x(T.$$.fragment,e),x(d.$$.fragment,e),x(v.$$.fragment,e),N=!0)},o(e){H(p.$$.fragment,e),H(o.$$.fragment,e),H(T.$$.fragment,e),H(d.$$.fragment,e),H(v.$$.fragment,e),N=!1},d(e){e&&(n(f),n(r),n(i),n(l),n(E),n(y),n(w),n(z),n(g),n(S),n(C),n(I),n(F),n(b)),n(t),A(p,e),A(o,e),A(T,e),_.d(e),A(d,e),A(v,e)}}}const fe='{"title":"Введение","local":"introduction","sections":[],"depth":1}';function oe(h,t,f){let r="pt";return Q(()=>{const i=new URLSearchParams(window.location.search);f(0,r=i.get("fw")||"pt")}),[r]}class _e extends V{constructor(t){super(),W(this,t,oe,se,O,{})}}export{_e as component};