course/pr_1069/ru/_app/immutable/nodes/6.d4f2398d.js

import{s as cs,f as ms,o as ws,n as H}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as js,i as us,g as p,s as n,r as y,A as os,h as J,f as t,c as a,j as Ts,u as r,x as j,k as Pl,y as Us,a as s,v as T,d as c,t as m,w,m as ft,n as It}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{T as V}from"../chunks/Tip.363c041f.js";import{Y as ds}from"../chunks/Youtube.1e50a667.js";import{C as U}from"../chunks/CodeBlock.4e987730.js";import{C as fs}from"../chunks/CourseFloatingBanner.9ff4c771.js";import{H as h,E as Is}from"../chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js";function hs(f){let M,u,i="Open in Colab",o,I,A='Если вы хотите запускать ноутбуки локально, то обратите внимание на раздел <a href="/course/chapter0">setup</a>.';return{c(){M=ft("👀 Видите кнопку "),u=p("em"),u.textContent=i,o=ft(` справа сверху? Нажмите на нее, чтобы открыть блокнот в Google Colab с примерами кода этого раздела. Эта кнопка будет во всех разделах, которые содержат примеры кода.
`),I=p("p"),I.innerHTML=A},l(d){M=It(d,"👀 Видите кнопку "),u=J(d,"EM",{"data-svelte-h":!0}),j(u)!=="svelte-1rn81a4"&&(u.textContent=i),o=It(d,` справа сверху? Нажмите на нее, чтобы открыть блокнот в Google Colab с примерами кода этого раздела. Эта кнопка будет во всех разделах, которые содержат примеры кода.
`),I=J(d,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(I)!=="svelte-ynlwr6"&&(I.innerHTML=A)},m(d,g){s(d,M,g),s(d,u,g),s(d,o,g),s(d,I,g)},p:H,d(d){d&&(t(M),t(u),t(o),t(I))}}}function gs(f){let M,u,i="Create a huggingface.co";return{c(){M=ft("⚠️ Hugging Face Hub не ограничивается только моделями. Любой человек может поделиться своими моделями или датасетами! Для этого нужно создать учетную запись: "),u=p("a"),u.textContent=i,this.h()},l(o){M=It(o,"⚠️ Hugging Face Hub не ограничивается только моделями. Любой человек может поделиться своими моделями или датасетами! Для этого нужно создать учетную запись: "),u=J(o,"A",{href:!0,"data-svelte-h":!0}),j(u)!=="svelte-597n5b"&&(u.textContent=i),this.h()},h(){Pl(u,"href","https://huggingface.co/join")},m(o,I){s(o,M,I),s(o,u,I)},p:H,d(o){o&&(t(M),t(u))}}}function $s(f){let M,u="✏️ <strong>Попробуйте</strong> Поэкспериментируйте с собственными предложениями и метками, и посмотрите как ведет себя модель!";return{c(){M=p("p"),M.innerHTML=u},l(i){M=J(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(M)!=="svelte-4v7dlw"&&(M.innerHTML=u)},m(i,o){s(i,M,o)},p:H,d(i){i&&t(M)}}}function bs(f){let M,u="✏️ <strong>Попробуйте!</strong> Измените <code>num_return_sequences</code> и <code>max_length</code> так, чтобы были сгенерированы два ответа каждый из которых будет состоять из 15 слов.";return{c(){M=p("p"),M.innerHTML=u},l(i){M=J(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(M)!=="svelte-czn5x3"&&(M.innerHTML=u)},m(i,o){s(i,M,o)},p:H,d(i){i&&t(M)}}}function Cs(f){let M,u="✏️ <strong>Попробуйте!</strong> Найдите модель для другого языка и используйте виджет для проверки!";return{c(){M=p("p"),M.innerHTML=u},l(i){M=J(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(M)!=="svelte-jvz3bk"&&(M.innerHTML=u)},m(i,o){s(i,M,o)},p:H,d(i){i&&t(M)}}}function xs(f){let M,u="✏️ <strong>Попробуйте!</strong> Найдите в поиске модель <code>bert-based-cased</code> и обратите внимание на его токен-маску в виджете. Что эта модель предскажет, если применить ее в предыдущем примере?";return{c(){M=p("p"),M.innerHTML=u},l(i){M=J(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(M)!=="svelte-akna00"&&(M.innerHTML=u)},m(i,o){s(i,M,o)},p:H,d(i){i&&t(M)}}}function Bs(f){let M,u="✏️ <strong>Попробуйте!</strong> Найдите на Model Hub модель, позволяющую решать задачу определения частей речи в предложении (part of speech tagging, POS). Что модель предскажет для предложения из примера выше?";return{c(){M=p("p"),M.innerHTML=u},l(i){M=J(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(M)!=="svelte-n3atyf"&&(M.innerHTML=u)},m(i,o){s(i,M,o)},p:H,d(i){i&&t(M)}}}function Ws(f){let M,u="✏️ <strong>Попробуйте!</strong> Найдите модель, которая переведет предложение из примера выше на другие языки";return{c(){M=p("p"),M.innerHTML=u},l(i){M=J(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(M)!=="svelte-1u9k2vx"&&(M.innerHTML=u)},m(i,o){s(i,M,o)},p:H,d(i){i&&t(M)}}}function Gs(f){let M,u,i,o,I,A,d,g,k,ht="В этом разделе мы посмотрим, на что способны трансформеры и первый раз применим функцию из библиотеки 🤗 Transformers: <code>pipeline()</code>.",Ol,$,Kl,Y,le,N,gt="Трансформеры используются для решения всех видов задач NLP, перечисленных в предыдущем разделе. Библиотека Transformers используется некоторыми компаниями и организациями, которые делятся своими моделями с сообществом Hugging Face:",ee,b,$t,te,R,bt='Библиотека <a href="https://github.com/huggingface/transformers" rel="nofollow">🤗 Transformers</a> предоставляет различную функциональность для создания и использования этих моделей. <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Model Hub</a> содержит тысячи предобученных моделей, которые может скачать и использовать любой. Вы также можете загружать свои модели на Model Hub!',se,C,ne,X,Ct="Прежде чем погрузиться в механизм работы трансформеров, давайте взглянем на несколько примеров того, как они могут быть использованы для решения задач NLP.",ae,S,Me,z,ie,Q,xt="Самый базовый объект библиотеки 🤗 Transformers - <code>pipeline()</code>. Он соединяет в себе необходимые шаги по предобработке и постобработке данных и позволяет передавать модели на вход текст, а на выходе получать читаемый ответ:",pe,_,Je,F,ye,E,Bt="Мы можем передать на вход сразу несколько предложений!",re,q,Te,L,ce,P,Wt="По умолчанию этот пайплайн выбирает специальную модель, которая была предобучена для оценки тональности предложений на английском языке. Модель загружается и кэшируется когда вы создадаете объект <code>classifier</code>. Если вы перезапустите команду, будет использована кэшированная модель, т.е. загрузки новой модели не произойдет.",me,D,Gt="В процессе обработки пайплайном текста, который вы ему передали, есть три главных шага:",we,O,Zt="<li>Текст предобрабатывается в формат, который понятен модели.</li> <li>Предобработанный текст передается в модель.</li> <li>Результаты модели проходят через постобработку и вы получаете читаемый ответ.</li>",je,K,vt='Некоторые из <a href="https://huggingface.co/transformers/main_classes/pipelines.html" rel="nofollow">доступных пайплайнов</a> are:',ue,ll,Vt="<li><code>feature-extraction</code> (превращение текста в векторы)</li> <li><code>fill-mask</code></li> <li><code>ner</code> (распознавание именованных сущностей)</li> <li><code>question-answering</code></li> <li><code>sentiment-analysis</code></li> <li><code>summarization</code></li> <li><code>text-generation</code></li> <li><code>translation</code></li> <li><code>zero-shot-classification</code></li>",oe,el,Ht="Давайте взглянем на некоторые из них!",Ue,tl,de,sl,At="Мы начнем с более сложной задачи, где нам нужно классифицировать тексты, которые не были размечены (для них нет ответов - позитивный или негативный, агрессивный или нейтральный и тд). Это распространенный сценарий в реальных проектах, потому что разметка текста обычно занимает много времени и требует знаний в предметной области. Для этого варианта использования очень мощным является пайплайн <code>zero-shot-classification</code>: он позволяет указать, какие метки использовать для классификации, поэтому вам не нужно полагаться на метки предварительно обученной модели. Вы уже видели, как модель может классифицировать предложение как позитивное или негативное, используя эти две метки, но она также может классифицировать текст, используя любой другой набор меток, который вам подходит.",fe,nl,Ie,al,he,Ml,kt="Этот пайплайн называется <em>zero-shot</em> потому, что вам нет необходимости дообучать модель для использования. Она может вернуть вам оценки вероятности для любого списка меток, который вы хотите!",ge,x,$e,il,be,pl,Yt="Теперь давайте взглянем на пайплайн генерации текста (англ. text generation). Главная идея заключается в следующем: вы передаете на вход модели небольшой фрагмент текста, а модель будет продолжать его. Это похоже на предсказание следующего слова в клавиатурах различных смартфонов. Генерация текста содержит в себе элемент случайности, поэтому ваш результат может отличаться от того, который приведен ниже в примере.",Ce,Jl,xe,yl,Be,rl,Nt="Вы можете указать, сколько разных «ответов» сгенерирует модель, задав параметр <code>num_return_sequences</code>. Чтобы изменить длину ответной последовательности, нужно передать значение в аргумент <code>max_length</code>.",We,B,Ge,Tl,Ze,cl,Rt='Предыдущие примеры использовали модель по умолчанию для решения конкретной задачи, но у вас есть возможность выбрать произвольную модель из Hub и передать ее в пайплайн для конкретной задачи. Например, для генерации текста. Перейдите по ссылке <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Model Hub</a> и кликните на соответствующий тег слева, чтобы получить список доступных для этой задачи моделей. Вы должны увидеть страницу, подобную <a href="https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-generation" rel="nofollow">этой</a>.',ve,ml,Xt='Давайте попробуем модель <a href="https://huggingface.co/distilgpt2" rel="nofollow"><code>distilgpt2</code></a>! Тут показано, как загрузить ее в такой же пайплайн, как в примерах выше:',Ve,wl,He,jl,Ae,ul,St="Вы можете уточнить, для какого языка вам нужна модель, щелкнув на языковые теги, и выбрать ту, которая будет генерировать текст на другом языке. На Model Hub даже есть предобученные модели для многоязычных задач.",ke,ol,zt="Как только вы выберете модель, вы увидите, что есть виджет, позволяющий вам попробовать ее прямо на сайте. Таким образом, вы можете быстро протестировать возможности модели перед ее загрузкой.",Ye,W,Ne,Ul,Re,dl,Qt='Все модели могут быть протестированы прямо на сайте с использованием inference API, доступного по адресу <a href="https://huggingface.co/" rel="nofollow">https://huggingface.co/</a>. Вы можете попробовать применить модель, вводя различный текст и сразу же получая результат.',Xe,fl,_t='Inference API также представляется как платный продукт, что пригодится для интегрирования моделей в свои рабочие процессы. Подробнее можно узнать на странице с <a href="https://huggingface.co/pricing" rel="nofollow">ценами</a>.',Se,Il,ze,hl,Ft="Следующая задача, на которую мы обратим внимание, связана с заполнением пропусков в тексте (англ. mask filling). Идея очень проста, мы продемонстрируем ее на простом тексте:",Qe,gl,_e,$l,Fe,bl,Et="Аргумент <code>top_k</code> указывает, сколько вариантов для пропущенного слова будет отображено. Обратите внимание, что модель заполнит пропуск на месте слова <code>&lt;mask&gt;</code>, которое часто интерпретируют как <em>mask token (токен-маска)</em>. Другие модели могут использовать другие токены для обозначения пропуска, всегда лучше проверять это. Один из способов сделать это - обратить внимание на виджет для соответствующей модели.",Ee,G,qe,Cl,Le,xl,qt="Распознавание именованных сущностей (англ. named entity recognition) - это задача, в которой модели необходимо найти части текста, соответствующие некоторым сущностям, например: персонам, местам, организациям. Давайте посмотрим на пример:",Pe,Bl,De,Wl,Oe,Gl,Lt="В этом примере модель корректно обозначила Sylvain как персону (PER), Hugging Face как организацию (ORG) и Brooklyn как локацию (LOC).",Ke,Zl,Pt="Мы передали в пайплайн аргумент <code>grouped_entities=True</code> для того, чтобы модель сгруппировала части предложения, соответствующие одной сущности: в данном случае модель объединила “Hugging” и “Face” несмотря на то, что название организации состоит из двух слов. На самом деле, как мы увидим в следующей главе, препроцессинг делит даже отдельные слова на несколько частей. Например, <code>Sylvain</code> будет разделено на 4 части: <code>S</code>, <code>##yl</code>, <code>##va</code>, and <code>##in</code>. На этапе постпроцессинга пайплайн успешно объединит эти части.",lt,Z,et,vl,tt,Vl,Dt="Пайплайн <code>question-answering</code> позволяет сгенерировать ответ на вопрос по данному контексту:",st,Hl,nt,Al,at,kl,Ot="Обратите внимание, что пайплайн извлекает информацию для ответа из переданного ему контекста",Mt,Yl,it,Nl,Kt="Автоматическое реферирование (англ. summarization) - задача, в которой необходимо сократить объем текста, но при этом сохранить все важные аспекты (или большинство из них) изначального текста. Вот пример:",pt,Rl,Jt,Xl,yt,Sl,ls="Так же, как и в задаче генерации текста, вы можете указать максимальную длину <code>max_length</code> или минимальную длину <code>min_length</code> результата.",rt,zl,Tt,Ql,es='Для перевода вы можете использовать модель по умолчанию просто указав пару языков, между которыми будет осуществляться перевод (например, <code>&quot;translation_en_to_fr&quot;</code>). Однако самый простой способ - попробовать использовать <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Model Hub</a>. Здесь мы попробуем перевести текст с французского на английский язык:',ct,_l,mt,Fl,wt,El,ts="Так же, как и в задачах генерации и автоматического реферирования текста, вы можете указать максимальную длину <code>max_length</code> или минимальную длину <code>min_length</code> результата.",jt,v,ut,ql,ss="Показанные пайплайны в основном носят демонстрационный характер, потому что настроены на решение конкретных задач. В следующей главе вы узнаете, как изменить поведение функции <code>pipeline()</code>.",ot,Ll,Ut,Dl,dt;return I=new h({props:{title:"Трансформеры: на что они способны?",local:"трансформеры-на-что-они-способны",headingTag:"h1"}}),d=new fs({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0",notebooks:[{label:"Google Colab",value:"https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/ru/chapter1/section3.ipynb"},{label:"Aws Studio",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/ru/chapter1/section3.ipynb"}]}}),$=new V({props:{$$slots:{default:[hs]},$$scope:{ctx:f}}}),Y=new h({props:{title:"Трансформеры повсюду!",local:"трансформеры-повсюду",headingTag:"h2"}}),C=new V({props:{$$slots:{default:[gs]},$$scope:{ctx:f}}}),S=new h({props:{title:"Работа с пайплайнами",local:"работа-с-пайплайнами",headingTag:"h2"}}),z=new ds({props:{id:"tiZFewofSLM"}}),_=new U({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBY2xhc3NpZmllciUyMCUzRCUyMHBpcGVsaW5lKCUyMnNlbnRpbWVudC1hbmFseXNpcyUyMiklMEFjbGFzc2lmaWVyKCUyMkkndmUlMjBiZWVuJTIwd2FpdGluZyUyMGZvciUyMGElMjBIdWdnaW5nRmFjZSUyMGNvdXJzZSUyMG15JTIwd2hvbGUlMjBsaWZlLiUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

classifier = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;sentiment-analysis&quot;</span>)
classifier(<span class="hljs-string">&quot;I&#x27;ve been waiting for a HuggingFace course my whole life.&quot;</span>)`,wrap:!1}}),F=new U({props:{code:"JTVCJTdCJ2xhYmVsJyUzQSUyMCdQT1NJVElWRSclMkMlMjAnc2NvcmUnJTNBJTIwMC45NTk4MDQ3MTM3MjYwNDM3JTdEJTVE",highlighted:'[{<span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;POSITIVE&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.9598047137260437</span>}]',wrap:!1}}),q=new U({props:{code:"Y2xhc3NpZmllciglMEElMjAlMjAlMjAlMjAlNUIlMjJJJ3ZlJTIwYmVlbiUyMHdhaXRpbmclMjBmb3IlMjBhJTIwSHVnZ2luZ0ZhY2UlMjBjb3Vyc2UlMjBteSUyMHdob2xlJTIwbGlmZS4lMjIlMkMlMjAlMjJJJTIwaGF0ZSUyMHRoaXMlMjBzbyUyMG11Y2ghJTIyJTVEJTBBKQ==",highlighted:`classifier(
    [<span class="hljs-string">&quot;I&#x27;ve been waiting for a HuggingFace course my whole life.&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;I hate this so much!&quot;</span>]
)`,wrap:!1}}),L=new U({props:{code:"JTVCJTdCJ2xhYmVsJyUzQSUyMCdQT1NJVElWRSclMkMlMjAnc2NvcmUnJTNBJTIwMC45NTk4MDQ3MTM3MjYwNDM3JTdEJTJDJTBBJTIwJTdCJ2xhYmVsJyUzQSUyMCdORUdBVElWRSclMkMlMjAnc2NvcmUnJTNBJTIwMC45OTk0NTU4MDk1OTMyMDA3JTdEJTVE",highlighted:`[{<span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;POSITIVE&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.9598047137260437</span>},
 {<span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;NEGATIVE&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.9994558095932007</span>}]`,wrap:!1}}),tl=new h({props:{title:"Zero-shot classification",local:"zero-shot-classification",headingTag:"h2"}}),nl=new U({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBY2xhc3NpZmllciUyMCUzRCUyMHBpcGVsaW5lKCUyMnplcm8tc2hvdC1jbGFzc2lmaWNhdGlvbiUyMiklMEFjbGFzc2lmaWVyKCUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMlRoaXMlMjBpcyUyMGElMjBjb3Vyc2UlMjBhYm91dCUyMHRoZSUyMFRyYW5zZm9ybWVycyUyMGxpYnJhcnklMjIlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBjYW5kaWRhdGVfbGFiZWxzJTNEJTVCJTIyZWR1Y2F0aW9uJTIyJTJDJTIwJTIycG9saXRpY3MlMjIlMkMlMjAlMjJidXNpbmVzcyUyMiU1RCUyQyUwQSk=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

classifier = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;zero-shot-classification&quot;</span>)
classifier(
    <span class="hljs-string">&quot;This is a course about the Transformers library&quot;</span>,
    candidate_labels=[<span class="hljs-string">&quot;education&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;politics&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;business&quot;</span>],
)`,wrap:!1}}),al=new U({props:{code:"JTdCJ3NlcXVlbmNlJyUzQSUyMCdUaGlzJTIwaXMlMjBhJTIwY291cnNlJTIwYWJvdXQlMjB0aGUlMjBUcmFuc2Zvcm1lcnMlMjBsaWJyYXJ5JyUyQyUwQSUyMCdsYWJlbHMnJTNBJTIwJTVCJ2VkdWNhdGlvbiclMkMlMjAnYnVzaW5lc3MnJTJDJTIwJ3BvbGl0aWNzJyU1RCUyQyUwQSUyMCdzY29yZXMnJTNBJTIwJTVCMC44NDQ1OTYzODU5NTU4MTA1JTJDJTIwMC4xMTE5NzYyNTg0NTY3MDclMkMlMjAwLjA0MzQyNzQ0ODcxOTczOTkxNCU1RCU3RA==",highlighted:`{<span class="hljs-string">&#x27;sequence&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;This is a course about the Transformers library&#x27;</span>,
 <span class="hljs-string">&#x27;labels&#x27;</span>: [<span class="hljs-string">&#x27;education&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;business&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;politics&#x27;</span>],
 <span class="hljs-string">&#x27;scores&#x27;</span>: [<span class="hljs-number">0.8445963859558105</span>, <span class="hljs-number">0.111976258456707</span>, <span class="hljs-number">0.043427448719739914</span>]}`,wrap:!1}}),x=new V({props:{$$slots:{default:[$s]},$$scope:{ctx:f}}}),il=new h({props:{title:"Генерация текста",local:"генерация-текста",headingTag:"h2"}}),Jl=new U({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBZ2VuZXJhdG9yJTIwJTNEJTIwcGlwZWxpbmUoJTIydGV4dC1nZW5lcmF0aW9uJTIyKSUwQWdlbmVyYXRvciglMjJJbiUyMHRoaXMlMjBjb3Vyc2UlMkMlMjB3ZSUyMHdpbGwlMjB0ZWFjaCUyMHlvdSUyMGhvdyUyMHRvJTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

generator = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;text-generation&quot;</span>)
generator(<span class="hljs-string">&quot;In this course, we will teach you how to&quot;</span>)`,wrap:!1}}),yl=new U({props:{code:"JTVCJTdCJ2dlbmVyYXRlZF90ZXh0JyUzQSUyMCdJbiUyMHRoaXMlMjBjb3Vyc2UlMkMlMjB3ZSUyMHdpbGwlMjB0ZWFjaCUyMHlvdSUyMGhvdyUyMHRvJTIwdW5kZXJzdGFuZCUyMGFuZCUyMHVzZSUyMCclMEElMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAnZGF0YSUyMGZsb3clMjBhbmQlMjBkYXRhJTIwaW50ZXJjaGFuZ2UlMjB3aGVuJTIwaGFuZGxpbmclMjB1c2VyJTIwZGF0YS4lMjBXZSUyMCclMEElMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAnd2lsbCUyMGJlJTIwd29ya2luZyUyMHdpdGglMjBvbmUlMjBvciUyMG1vcmUlMjBvZiUyMHRoZSUyMG1vc3QlMjBjb21tb25seSUyMHVzZWQlMjAnJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJ2RhdGElMjBmbG93cyUyMCVFMiU4MCU5NCUyMGRhdGElMjBmbG93cyUyMG9mJTIwdmFyaW91cyUyMHR5cGVzJTJDJTIwYXMlMjBzZWVuJTIwYnklMjB0aGUlMjAnJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJ0hUVFAnJTdEJTVE",highlighted:`[{<span class="hljs-string">&#x27;generated_text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;In this course, we will teach you how to understand and use &#x27;</span>
                    <span class="hljs-string">&#x27;data flow and data interchange when handling user data. We &#x27;</span>
                    <span class="hljs-string">&#x27;will be working with one or more of the most commonly used &#x27;</span>
                    <span class="hljs-string">&#x27;data flows — data flows of various types, as seen by the &#x27;</span>
                    <span class="hljs-string">&#x27;HTTP&#x27;</span>}]`,wrap:!1}}),B=new V({props:{$$slots:{default:[bs]},$$scope:{ctx:f}}}),Tl=new h({props:{title:"Использование произвольной модели из Hub в пайплайне",local:"использование-произвольной-модели-из-hub-в-пайплайне",headingTag:"h2"}}),wl=new U({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBZ2VuZXJhdG9yJTIwJTNEJTIwcGlwZWxpbmUoJTIydGV4dC1nZW5lcmF0aW9uJTIyJTJDJTIwbW9kZWwlM0QlMjJkaXN0aWxncHQyJTIyKSUwQWdlbmVyYXRvciglMEElMjAlMjAlMjAlMjAlMjJJbiUyMHRoaXMlMjBjb3Vyc2UlMkMlMjB3ZSUyMHdpbGwlMjB0ZWFjaCUyMHlvdSUyMGhvdyUyMHRvJTIyJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwbWF4X2xlbmd0aCUzRDMwJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwbnVtX3JldHVybl9zZXF1ZW5jZXMlM0QyJTJDJTBBKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

generator = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;text-generation&quot;</span>, model=<span class="hljs-string">&quot;distilgpt2&quot;</span>)
generator(
    <span class="hljs-string">&quot;In this course, we will teach you how to&quot;</span>,
    max_length=<span class="hljs-number">30</span>,
    num_return_sequences=<span class="hljs-number">2</span>,
)`,wrap:!1}}),jl=new U({props:{code:"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",highlighted:`[{<span class="hljs-string">&#x27;generated_text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;In this course, we will teach you how to manipulate the world and &#x27;</span>
                    <span class="hljs-string">&#x27;move your mental and physical capabilities to your advantage.&#x27;</span>},
 {<span class="hljs-string">&#x27;generated_text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;In this course, we will teach you how to become an expert and &#x27;</span>
                    <span class="hljs-string">&#x27;practice realtime, and with a hands on experience on both real &#x27;</span>
                    <span class="hljs-string">&#x27;time and real&#x27;</span>}]`,wrap:!1}}),W=new V({props:{$$slots:{default:[Cs]},$$scope:{ctx:f}}}),Ul=new h({props:{title:"The Inference API",local:"the-inference-api",headingTag:"h3"}}),Il=new h({props:{title:"Заполнение пропусков",local:"заполнение-пропусков",headingTag:"h2"}}),gl=new U({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBdW5tYXNrZXIlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZSglMjJmaWxsLW1hc2slMjIpJTBBdW5tYXNrZXIoJTIyVGhpcyUyMGNvdXJzZSUyMHdpbGwlMjB0ZWFjaCUyMHlvdSUyMGFsbCUyMGFib3V0JTIwJTNDbWFzayUzRSUyMG1vZGVscy4lMjIlMkMlMjB0b3BfayUzRDIp",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

unmasker = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;fill-mask&quot;</span>)
unmasker(<span class="hljs-string">&quot;This course will teach you all about &lt;mask&gt; models.&quot;</span>, top_k=<span class="hljs-number">2</span>)`,wrap:!1}}),$l=new U({props:{code:"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",highlighted:`[{<span class="hljs-string">&#x27;sequence&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;This course will teach you all about mathematical models.&#x27;</span>,
  <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.19619831442832947</span>,
  <span class="hljs-string">&#x27;token&#x27;</span>: <span class="hljs-number">30412</span>,
  <span class="hljs-string">&#x27;token_str&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27; mathematical&#x27;</span>},
 {<span class="hljs-string">&#x27;sequence&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;This course will teach you all about computational models.&#x27;</span>,
  <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.04052725434303284</span>,
  <span class="hljs-string">&#x27;token&#x27;</span>: <span class="hljs-number">38163</span>,
  <span class="hljs-string">&#x27;token_str&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27; computational&#x27;</span>}]`,wrap:!1}}),G=new V({props:{$$slots:{default:[xs]},$$scope:{ctx:f}}}),Cl=new h({props:{title:"Распознавание именованных сущностей (NER)",local:"распознавание-именованных-сущностей-ner",headingTag:"h2"}}),Bl=new U({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBbmVyJTIwJTNEJTIwcGlwZWxpbmUoJTIybmVyJTIyJTJDJTIwZ3JvdXBlZF9lbnRpdGllcyUzRFRydWUpJTBBbmVyKCUyMk15JTIwbmFtZSUyMGlzJTIwU3lsdmFpbiUyMGFuZCUyMEklMjB3b3JrJTIwYXQlMjBIdWdnaW5nJTIwRmFjZSUyMGluJTIwQnJvb2tseW4uJTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

ner = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;ner&quot;</span>, grouped_entities=<span class="hljs-literal">True</span>)
ner(<span class="hljs-string">&quot;My name is Sylvain and I work at Hugging Face in Brooklyn.&quot;</span>)`,wrap:!1}}),Wl=new U({props:{code:"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",highlighted:`[{<span class="hljs-string">&#x27;entity_group&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;PER&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.99816</span>, <span class="hljs-string">&#x27;word&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;Sylvain&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;start&#x27;</span>: <span class="hljs-number">11</span>, <span class="hljs-string">&#x27;end&#x27;</span>: <span class="hljs-number">18</span>}, 
 {<span class="hljs-string">&#x27;entity_group&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;ORG&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.97960</span>, <span class="hljs-string">&#x27;word&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;Hugging Face&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;start&#x27;</span>: <span class="hljs-number">33</span>, <span class="hljs-string">&#x27;end&#x27;</span>: <span class="hljs-number">45</span>}, 
 {<span class="hljs-string">&#x27;entity_group&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;LOC&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.99321</span>, <span class="hljs-string">&#x27;word&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;Brooklyn&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;start&#x27;</span>: <span class="hljs-number">49</span>, <span class="hljs-string">&#x27;end&#x27;</span>: <span class="hljs-number">57</span>}
]`,wrap:!1}}),Z=new V({props:{$$slots:{default:[Bs]},$$scope:{ctx:f}}}),vl=new h({props:{title:"Вопросно-ответные системы",local:"вопросно-ответные-системы",headingTag:"h2"}}),Hl=new U({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBcXVlc3Rpb25fYW5zd2VyZXIlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZSglMjJxdWVzdGlvbi1hbnN3ZXJpbmclMjIpJTBBcXVlc3Rpb25fYW5zd2VyZXIoJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwcXVlc3Rpb24lM0QlMjJXaGVyZSUyMGRvJTIwSSUyMHdvcmslM0YlMjIlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBjb250ZXh0JTNEJTIyTXklMjBuYW1lJTIwaXMlMjBTeWx2YWluJTIwYW5kJTIwSSUyMHdvcmslMjBhdCUyMEh1Z2dpbmclMjBGYWNlJTIwaW4lMjBCcm9va2x5biUyMiUyQyUwQSk=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

question_answerer = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;question-answering&quot;</span>)
question_answerer(
    question=<span class="hljs-string">&quot;Where do I work?&quot;</span>,
    context=<span class="hljs-string">&quot;My name is Sylvain and I work at Hugging Face in Brooklyn&quot;</span>,
)`,wrap:!1}}),Al=new U({props:{code:"JTdCJ3Njb3JlJyUzQSUyMDAuNjM4NTkxNjQ3MTQ4MTMyMyUyQyUyMCdzdGFydCclM0ElMjAzMyUyQyUyMCdlbmQnJTNBJTIwNDUlMkMlMjAnYW5zd2VyJyUzQSUyMCdIdWdnaW5nJTIwRmFjZSclN0Q=",highlighted:'{<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.6385916471481323</span>, <span class="hljs-string">&#x27;start&#x27;</span>: <span class="hljs-number">33</span>, <span class="hljs-string">&#x27;end&#x27;</span>: <span class="hljs-number">45</span>, <span class="hljs-string">&#x27;answer&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;Hugging Face&#x27;</span>}',wrap:!1}}),Yl=new h({props:{title:"Автоматическое реферирование (саммаризация)",local:"автоматическое-реферирование-саммаризация",headingTag:"h2"}}),Rl=new U({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

summarizer = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;summarization&quot;</span>)
summarizer(
    <span class="hljs-string">&quot;&quot;&quot;
    America has changed dramatically during recent years. Not only has the number of 
    graduates in traditional engineering disciplines such as mechanical, civil, 
    electrical, chemical, and aeronautical engineering declined, but in most of 
    the premier American universities engineering curricula now concentrate on 
    and encourage largely the study of engineering science. As a result, there 
    are declining offerings in engineering subjects dealing with infrastructure, 
    the environment, and related issues, and greater concentration on high 
    technology subjects, largely supporting increasingly complex scientific 
    developments. While the latter is important, it should not be at the expense 
    of more traditional engineering.

    Rapidly developing economies such as China and India, as well as other 
    industrial countries in Europe and Asia, continue to encourage and advance 
    the teaching of engineering. Both China and India, respectively, graduate 
    six and eight times as many traditional engineers as does the United States. 
    Other industrial countries at minimum maintain their output, while America 
    suffers an increasingly serious decline in the number of engineering graduates 
    and a lack of well-educated engineers.
&quot;&quot;&quot;</span>
)`,wrap:!1}}),Xl=new U({props:{code:"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",highlighted:`[{<span class="hljs-string">&#x27;summary_text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27; America has changed dramatically during recent years . The &#x27;</span>
                  <span class="hljs-string">&#x27;number of engineering graduates in the U.S. has declined in &#x27;</span>
                  <span class="hljs-string">&#x27;traditional engineering disciplines such as mechanical, civil &#x27;</span>
                  <span class="hljs-string">&#x27;, electrical, chemical, and aeronautical engineering . Rapidly &#x27;</span>
                  <span class="hljs-string">&#x27;developing economies such as China and India, as well as other &#x27;</span>
                  <span class="hljs-string">&#x27;industrial countries in Europe and Asia, continue to encourage &#x27;</span>
                  <span class="hljs-string">&#x27;and advance engineering .&#x27;</span>}]`,wrap:!1}}),zl=new h({props:{title:"Перевод",local:"перевод",headingTag:"h2"}}),_l=new U({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBdHJhbnNsYXRvciUyMCUzRCUyMHBpcGVsaW5lKCUyMnRyYW5zbGF0aW9uJTIyJTJDJTIwbW9kZWwlM0QlMjJIZWxzaW5raS1OTFAlMkZvcHVzLW10LWZyLWVuJTIyKSUwQXRyYW5zbGF0b3IoJTIyQ2UlMjBjb3VycyUyMGVzdCUyMHByb2R1aXQlMjBwYXIlMjBIdWdnaW5nJTIwRmFjZS4lMjIp",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

translator = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;translation&quot;</span>, model=<span class="hljs-string">&quot;Helsinki-NLP/opus-mt-fr-en&quot;</span>)
translator(<span class="hljs-string">&quot;Ce cours est produit par Hugging Face.&quot;</span>)`,wrap:!1}}),Fl=new U({props:{code:"JTVCJTdCJ3RyYW5zbGF0aW9uX3RleHQnJTNBJTIwJ1RoaXMlMjBjb3Vyc2UlMjBpcyUyMHByb2R1Y2VkJTIwYnklMjBIdWdnaW5nJTIwRmFjZS4nJTdEJTVE",highlighted:'[{<span class="hljs-string">&#x27;translation_text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;This course is produced by Hugging Face.&#x27;</span>}]',wrap:!1}}),v=new V({props:{$$slots:{default:[Ws]},$$scope:{ctx:f}}}),Ll=new Is({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ru/chapter1/3.mdx"}}),{c(){M=p("meta"),u=n(),i=p("p"),o=n(),y(I.$$.fragment),A=n(),y(d.$$.fragment),g=n(),k=p("p"),k.innerHTML=ht,Ol=n(),y($.$$.fragment),Kl=n(),y(Y.$$.fragment),le=n(),N=p("p"),N.textContent=gt,ee=n(),b=p("img"),te=n(),R=p("p"),R.innerHTML=bt,se=n(),y(C.$$.fragment),ne=n(),X=p("p"),X.textContent=Ct,ae=n(),y(S.$$.fragment),Me=n(),y(z.$$.fragment),ie=n(),Q=p("p"),Q.innerHTML=xt,pe=n(),y(_.$$.fragment),Je=n(),y(F.$$.fragment),ye=n(),E=p("p"),E.textContent=Bt,re=n(),y(q.$$.fragment),Te=n(),y(L.$$.fragment),ce=n(),P=p("p"),P.innerHTML=Wt,me=n(),D=p("p"),D.textContent=Gt,we=n(),O=p("ol"),O.innerHTML=Zt,je=n(),K=p("p"),K.innerHTML=vt,ue=n(),ll=p("ul"),ll.innerHTML=Vt,oe=n(),el=p("p"),el.textContent=Ht,Ue=n(),y(tl.$$.fragment),de=n(),sl=p("p"),sl.innerHTML=At,fe=n(),y(nl.$$.fragment),Ie=n(),y(al.$$.fragment),he=n(),Ml=p("p"),Ml.innerHTML=kt,ge=n(),y(x.$$.fragment),$e=n(),y(il.$$.fragment),be=n(),pl=p("p"),pl.textContent=Yt,Ce=n(),y(Jl.$$.fragment),xe=n(),y(yl.$$.fragment),Be=n(),rl=p("p"),rl.innerHTML=Nt,We=n(),y(B.$$.fragment),Ge=n(),y(Tl.$$.fragment),Ze=n(),cl=p("p"),cl.innerHTML=Rt,ve=n(),ml=p("p"),ml.innerHTML=Xt,Ve=n(),y(wl.$$.fragment),He=n(),y(jl.$$.fragment),Ae=n(),ul=p("p"),ul.textContent=St,ke=n(),ol=p("p"),ol.textContent=zt,Ye=n(),y(W.$$.fragment),Ne=n(),y(Ul.$$.fragment),Re=n(),dl=p("p"),dl.innerHTML=Qt,Xe=n(),fl=p("p"),fl.innerHTML=_t,Se=n(),y(Il.$$.fragment),ze=n(),hl=p("p"),hl.textContent=Ft,Qe=n(),y(gl.$$.fragment),_e=n(),y($l.$$.fragment),Fe=n(),bl=p("p"),bl.innerHTML=Et,Ee=n(),y(G.$$.fragment),qe=n(),y(Cl.$$.fragment),Le=n(),xl=p("p"),xl.textContent=qt,Pe=n(),y(Bl.$$.fragment),De=n(),y(Wl.$$.fragment),Oe=n(),Gl=p("p"),Gl.textContent=Lt,Ke=n(),Zl=p("p"),Zl.innerHTML=Pt,lt=n(),y(Z.$$.fragment),et=n(),y(vl.$$.fragment),tt=n(),Vl=p("p"),Vl.innerHTML=Dt,st=n(),y(Hl.$$.fragment),nt=n(),y(Al.$$.fragment),at=n(),kl=p("p"),kl.textContent=Ot,Mt=n(),y(Yl.$$.fragment),it=n(),Nl=p("p"),Nl.textContent=Kt,pt=n(),y(Rl.$$.fragment),Jt=n(),y(Xl.$$.fragment),yt=n(),Sl=p("p"),Sl.innerHTML=ls,rt=n(),y(zl.$$.fragment),Tt=n(),Ql=p("p"),Ql.innerHTML=es,ct=n(),y(_l.$$.fragment),mt=n(),y(Fl.$$.fragment),wt=n(),El=p("p"),El.innerHTML=ts,jt=n(),y(v.$$.fragment),ut=n(),ql=p("p"),ql.innerHTML=ss,ot=n(),y(Ll.$$.fragment),Ut=n(),Dl=p("p"),this.h()},l(l){const e=os("svelte-u9bgzb",document.head);M=J(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(t),u=a(l),i=J(l,"P",{}),Ts(i).forEach(t),o=a(l),r(I.$$.fragment,l),A=a(l),r(d.$$.fragment,l),g=a(l),k=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(k)!=="svelte-1rrkaus"&&(k.innerHTML=ht),Ol=a(l),r($.$$.fragment,l),Kl=a(l),r(Y.$$.fragment,l),le=a(l),N=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(N)!=="svelte-gb69wk"&&(N.textContent=gt),ee=a(l),b=J(l,"IMG",{src:!0,alt:!0,width:!0}),te=a(l),R=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(R)!=="svelte-cebmef"&&(R.innerHTML=bt),se=a(l),r(C.$$.fragment,l),ne=a(l),X=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(X)!=="svelte-sareen"&&(X.textContent=Ct),ae=a(l),r(S.$$.fragment,l),Me=a(l),r(z.$$.fragment,l),ie=a(l),Q=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(Q)!=="svelte-1jwcega"&&(Q.innerHTML=xt),pe=a(l),r(_.$$.fragment,l),Je=a(l),r(F.$$.fragment,l),ye=a(l),E=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(E)!=="svelte-nhvu5x"&&(E.textContent=Bt),re=a(l),r(q.$$.fragment,l),Te=a(l),r(L.$$.fragment,l),ce=a(l),P=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(P)!=="svelte-191m13i"&&(P.innerHTML=Wt),me=a(l),D=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(D)!=="svelte-g19dsq"&&(D.textContent=Gt),we=a(l),O=J(l,"OL",{"data-svelte-h":!0}),j(O)!=="svelte-1lqpvcp"&&(O.innerHTML=Zt),je=a(l),K=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(K)!=="svelte-1l4fh58"&&(K.innerHTML=vt),ue=a(l),ll=J(l,"UL",{"data-svelte-h":!0}),j(ll)!=="svelte-1lwwt89"&&(ll.innerHTML=Vt),oe=a(l),el=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(el)!=="svelte-1oz5rvj"&&(el.textContent=Ht),Ue=a(l),r(tl.$$.fragment,l),de=a(l),sl=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(sl)!=="svelte-1yk0l8e"&&(sl.innerHTML=At),fe=a(l),r(nl.$$.fragment,l),Ie=a(l),r(al.$$.fragment,l),he=a(l),Ml=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(Ml)!=="svelte-if1ptg"&&(Ml.innerHTML=kt),ge=a(l),r(x.$$.fragment,l),$e=a(l),r(il.$$.fragment,l),be=a(l),pl=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(pl)!=="svelte-nsmzjo"&&(pl.textContent=Yt),Ce=a(l),r(Jl.$$.fragment,l),xe=a(l),r(yl.$$.fragment,l),Be=a(l),rl=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(rl)!=="svelte-749qw9"&&(rl.innerHTML=Nt),We=a(l),r(B.$$.fragment,l),Ge=a(l),r(Tl.$$.fragment,l),Ze=a(l),cl=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(cl)!=="svelte-18hq2j8"&&(cl.innerHTML=Rt),ve=a(l),ml=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(ml)!=="svelte-ie4m4p"&&(ml.innerHTML=Xt),Ve=a(l),r(wl.$$.fragment,l),He=a(l),r(jl.$$.fragment,l),Ae=a(l),ul=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(ul)!=="svelte-1d9ui07"&&(ul.textContent=St),ke=a(l),ol=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(ol)!=="svelte-12m7ucz"&&(ol.textContent=zt),Ye=a(l),r(W.$$.fragment,l),Ne=a(l),r(Ul.$$.fragment,l),Re=a(l),dl=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(dl)!=="svelte-1wlfkg8"&&(dl.innerHTML=Qt),Xe=a(l),fl=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(fl)!=="svelte-aqwxs3"&&(fl.innerHTML=_t),Se=a(l),r(Il.$$.fragment,l),ze=a(l),hl=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(hl)!=="svelte-1xiipxt"&&(hl.textContent=Ft),Qe=a(l),r(gl.$$.fragment,l),_e=a(l),r($l.$$.fragment,l),Fe=a(l),bl=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(bl)!=="svelte-yr5xhh"&&(bl.innerHTML=Et),Ee=a(l),r(G.$$.fragment,l),qe=a(l),r(Cl.$$.fragment,l),Le=a(l),xl=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(xl)!=="svelte-ibx3i6"&&(xl.textContent=qt),Pe=a(l),r(Bl.$$.fragment,l),De=a(l),r(Wl.$$.fragment,l),Oe=a(l),Gl=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(Gl)!=="svelte-1xnfuqo"&&(Gl.textContent=Lt),Ke=a(l),Zl=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(Zl)!=="svelte-2wf3no"&&(Zl.innerHTML=Pt),lt=a(l),r(Z.$$.fragment,l),et=a(l),r(vl.$$.fragment,l),tt=a(l),Vl=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(Vl)!=="svelte-zmjls4"&&(Vl.innerHTML=Dt),st=a(l),r(Hl.$$.fragment,l),nt=a(l),r(Al.$$.fragment,l),at=a(l),kl=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(kl)!=="svelte-6qxpa"&&(kl.textContent=Ot),Mt=a(l),r(Yl.$$.fragment,l),it=a(l),Nl=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(Nl)!=="svelte-7luvi6"&&(Nl.textContent=Kt),pt=a(l),r(Rl.$$.fragment,l),Jt=a(l),r(Xl.$$.fragment,l),yt=a(l),Sl=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(Sl)!=="svelte-1l0g9dm"&&(Sl.innerHTML=ls),rt=a(l),r(zl.$$.fragment,l),Tt=a(l),Ql=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(Ql)!=="svelte-13vhd9j"&&(Ql.innerHTML=es),ct=a(l),r(_l.$$.fragment,l),mt=a(l),r(Fl.$$.fragment,l),wt=a(l),El=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(El)!=="svelte-yn018g"&&(El.innerHTML=ts),jt=a(l),r(v.$$.fragment,l),ut=a(l),ql=J(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(ql)!=="svelte-1d667g0"&&(ql.innerHTML=ss),ot=a(l),r(Ll.$$.fragment,l),Ut=a(l),Dl=J(l,"P",{}),Ts(Dl).forEach(t),this.h()},h(){Pl(M,"name","hf:doc:metadata"),Pl(M,"content",Zs),ms(b.src,$t="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter1/companies.PNG")||Pl(b,"src",$t),Pl(b,"alt","Companies using Hugging Face"),Pl(b,"width","100%")},m(l,e){Us(document.head,M),s(l,u,e),s(l,i,e),s(l,o,e),T(I,l,e),s(l,A,e),T(d,l,e),s(l,g,e),s(l,k,e),s(l,Ol,e),T($,l,e),s(l,Kl,e),T(Y,l,e),s(l,le,e),s(l,N,e),s(l,ee,e),s(l,b,e),s(l,te,e),s(l,R,e),s(l,se,e),T(C,l,e),s(l,ne,e),s(l,X,e),s(l,ae,e),T(S,l,e),s(l,Me,e),T(z,l,e),s(l,ie,e),s(l,Q,e),s(l,pe,e),T(_,l,e),s(l,Je,e),T(F,l,e),s(l,ye,e),s(l,E,e),s(l,re,e),T(q,l,e),s(l,Te,e),T(L,l,e),s(l,ce,e),s(l,P,e),s(l,me,e),s(l,D,e),s(l,we,e),s(l,O,e),s(l,je,e),s(l,K,e),s(l,ue,e),s(l,ll,e),s(l,oe,e),s(l,el,e),s(l,Ue,e),T(tl,l,e),s(l,de,e),s(l,sl,e),s(l,fe,e),T(nl,l,e),s(l,Ie,e),T(al,l,e),s(l,he,e),s(l,Ml,e),s(l,ge,e),T(x,l,e),s(l,$e,e),T(il,l,e),s(l,be,e),s(l,pl,e),s(l,Ce,e),T(Jl,l,e),s(l,xe,e),T(yl,l,e),s(l,Be,e),s(l,rl,e),s(l,We,e),T(B,l,e),s(l,Ge,e),T(Tl,l,e),s(l,Ze,e),s(l,cl,e),s(l,ve,e),s(l,ml,e),s(l,Ve,e),T(wl,l,e),s(l,He,e),T(jl,l,e),s(l,Ae,e),s(l,ul,e),s(l,ke,e),s(l,ol,e),s(l,Ye,e),T(W,l,e),s(l,Ne,e),T(Ul,l,e),s(l,Re,e),s(l,dl,e),s(l,Xe,e),s(l,fl,e),s(l,Se,e),T(Il,l,e),s(l,ze,e),s(l,hl,e),s(l,Qe,e),T(gl,l,e),s(l,_e,e),T($l,l,e),s(l,Fe,e),s(l,bl,e),s(l,Ee,e),T(G,l,e),s(l,qe,e),T(Cl,l,e),s(l,Le,e),s(l,xl,e),s(l,Pe,e),T(Bl,l,e),s(l,De,e),T(Wl,l,e),s(l,Oe,e),s(l,Gl,e),s(l,Ke,e),s(l,Zl,e),s(l,lt,e),T(Z,l,e),s(l,et,e),T(vl,l,e),s(l,tt,e),s(l,Vl,e),s(l,st,e),T(Hl,l,e),s(l,nt,e),T(Al,l,e),s(l,at,e),s(l,kl,e),s(l,Mt,e),T(Yl,l,e),s(l,it,e),s(l,Nl,e),s(l,pt,e),T(Rl,l,e),s(l,Jt,e),T(Xl,l,e),s(l,yt,e),s(l,Sl,e),s(l,rt,e),T(zl,l,e),s(l,Tt,e),s(l,Ql,e),s(l,ct,e),T(_l,l,e),s(l,mt,e),T(Fl,l,e),s(l,wt,e),s(l,El,e),s(l,jt,e),T(v,l,e),s(l,ut,e),s(l,ql,e),s(l,ot,e),T(Ll,l,e),s(l,Ut,e),s(l,Dl,e),dt=!0},p(l,[e]){const ns={};e&2&&(ns.$$scope={dirty:e,ctx:l}),$.$set(ns);const as={};e&2&&(as.$$scope={dirty:e,ctx:l}),C.$set(as);const Ms={};e&2&&(Ms.$$scope={dirty:e,ctx:l}),x.$set(Ms);const is={};e&2&&(is.$$scope={dirty:e,ctx:l}),B.$set(is);const ps={};e&2&&(ps.$$scope={dirty:e,ctx:l}),W.$set(ps);const Js={};e&2&&(Js.$$scope={dirty:e,ctx:l}),G.$set(Js);const ys={};e&2&&(ys.$$scope={dirty:e,ctx:l}),Z.$set(ys);const rs={};e&2&&(rs.$$scope={dirty:e,ctx:l}),v.$set(rs)},i(l){dt||(c(I.$$.fragment,l),c(d.$$.fragment,l),c($.$$.fragment,l),c(Y.$$.fragment,l),c(C.$$.fragment,l),c(S.$$.fragment,l),c(z.$$.fragment,l),c(_.$$.fragment,l),c(F.$$.fragment,l),c(q.$$.fragment,l),c(L.$$.fragment,l),c(tl.$$.fragment,l),c(nl.$$.fragment,l),c(al.$$.fragment,l),c(x.$$.fragment,l),c(il.$$.fragment,l),c(Jl.$$.fragment,l),c(yl.$$.fragment,l),c(B.$$.fragment,l),c(Tl.$$.fragment,l),c(wl.$$.fragment,l),c(jl.$$.fragment,l),c(W.$$.fragment,l),c(Ul.$$.fragment,l),c(Il.$$.fragment,l),c(gl.$$.fragment,l),c($l.$$.fragment,l),c(G.$$.fragment,l),c(Cl.$$.fragment,l),c(Bl.$$.fragment,l),c(Wl.$$.fragment,l),c(Z.$$.fragment,l),c(vl.$$.fragment,l),c(Hl.$$.fragment,l),c(Al.$$.fragment,l),c(Yl.$$.fragment,l),c(Rl.$$.fragment,l),c(Xl.$$.fragment,l),c(zl.$$.fragment,l),c(_l.$$.fragment,l),c(Fl.$$.fragment,l),c(v.$$.fragment,l),c(Ll.$$.fragment,l),dt=!0)},o(l){m(I.$$.fragment,l),m(d.$$.fragment,l),m($.$$.fragment,l),m(Y.$$.fragment,l),m(C.$$.fragment,l),m(S.$$.fragment,l),m(z.$$.fragment,l),m(_.$$.fragment,l),m(F.$$.fragment,l),m(q.$$.fragment,l),m(L.$$.fragment,l),m(tl.$$.fragment,l),m(nl.$$.fragment,l),m(al.$$.fragment,l),m(x.$$.fragment,l),m(il.$$.fragment,l),m(Jl.$$.fragment,l),m(yl.$$.fragment,l),m(B.$$.fragment,l),m(Tl.$$.fragment,l),m(wl.$$.fragment,l),m(jl.$$.fragment,l),m(W.$$.fragment,l),m(Ul.$$.fragment,l),m(Il.$$.fragment,l),m(gl.$$.fragment,l),m($l.$$.fragment,l),m(G.$$.fragment,l),m(Cl.$$.fragment,l),m(Bl.$$.fragment,l),m(Wl.$$.fragment,l),m(Z.$$.fragment,l),m(vl.$$.fragment,l),m(Hl.$$.fragment,l),m(Al.$$.fragment,l),m(Yl.$$.fragment,l),m(Rl.$$.fragment,l),m(Xl.$$.fragment,l),m(zl.$$.fragment,l),m(_l.$$.fragment,l),m(Fl.$$.fragment,l),m(v.$$.fragment,l),m(Ll.$$.fragment,l),dt=!1},d(l){l&&(t(u),t(i),t(o),t(A),t(g),t(k),t(Ol),t(Kl),t(le),t(N),t(ee),t(b),t(te),t(R),t(se),t(ne),t(X),t(ae),t(Me),t(ie),t(Q),t(pe),t(Je),t(ye),t(E),t(re),t(Te),t(ce),t(P),t(me),t(D),t(we),t(O),t(je),t(K),t(ue),t(ll),t(oe),t(el),t(Ue),t(de),t(sl),t(fe),t(Ie),t(he),t(Ml),t(ge),t($e),t(be),t(pl),t(Ce),t(xe),t(Be),t(rl),t(We),t(Ge),t(Ze),t(cl),t(ve),t(ml),t(Ve),t(He),t(Ae),t(ul),t(ke),t(ol),t(Ye),t(Ne),t(Re),t(dl),t(Xe),t(fl),t(Se),t(ze),t(hl),t(Qe),t(_e),t(Fe),t(bl),t(Ee),t(qe),t(Le),t(xl),t(Pe),t(De),t(Oe),t(Gl),t(Ke),t(Zl),t(lt),t(et),t(tt),t(Vl),t(st),t(nt),t(at),t(kl),t(Mt),t(it),t(Nl),t(pt),t(Jt),t(yt),t(Sl),t(rt),t(Tt),t(Ql),t(ct),t(mt),t(wt),t(El),t(jt),t(ut),t(ql),t(ot),t(Ut),t(Dl)),t(M),w(I,l),w(d,l),w($,l),w(Y,l),w(C,l),w(S,l),w(z,l),w(_,l),w(F,l),w(q,l),w(L,l),w(tl,l),w(nl,l),w(al,l),w(x,l),w(il,l),w(Jl,l),w(yl,l),w(B,l),w(Tl,l),w(wl,l),w(jl,l),w(W,l),w(Ul,l),w(Il,l),w(gl,l),w($l,l),w(G,l),w(Cl,l),w(Bl,l),w(Wl,l),w(Z,l),w(vl,l),w(Hl,l),w(Al,l),w(Yl,l),w(Rl,l),w(Xl,l),w(zl,l),w(_l,l),w(Fl,l),w(v,l),w(Ll,l)}}}const Zs='{"title":"Трансформеры: на что они способны?","local":"трансформеры-на-что-они-способны","sections":[{"title":"Трансформеры повсюду!","local":"трансформеры-повсюду","sections":[],"depth":2},{"title":"Работа с пайплайнами","local":"работа-с-пайплайнами","sections":[],"depth":2},{"title":"Zero-shot classification","local":"zero-shot-classification","sections":[],"depth":2},{"title":"Генерация текста","local":"генерация-текста","sections":[],"depth":2},{"title":"Использование произвольной модели из Hub в пайплайне","local":"использование-произвольной-модели-из-hub-в-пайплайне","sections":[{"title":"The Inference API","local":"the-inference-api","sections":[],"depth":3}],"depth":2},{"title":"Заполнение пропусков","local":"заполнение-пропусков","sections":[],"depth":2},{"title":"Распознавание именованных сущностей (NER)","local":"распознавание-именованных-сущностей-ner","sections":[],"depth":2},{"title":"Вопросно-ответные системы","local":"вопросно-ответные-системы","sections":[],"depth":2},{"title":"Автоматическое реферирование (саммаризация)","local":"автоматическое-реферирование-саммаризация","sections":[],"depth":2},{"title":"Перевод","local":"перевод","sections":[],"depth":2}],"depth":1}';function vs(f){return ws(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Xs extends js{constructor(M){super(),us(this,M,vs,Gs,cs,{})}}export{Xs as component};