Buckets:
| - title: 0. Установка | |
| sections: | |
| - local: chapter0/1 | |
| title: Введение | |
| - title: 1. Трансформеры | |
| sections: | |
| - local: chapter1/1 | |
| title: Введение | |
| - local: chapter1/2 | |
| title: Обработка естественного языка | |
| - local: chapter1/3 | |
| title: "Трансформеры: на что они способны?" | |
| - local: chapter1/4 | |
| title: Как работают трансформеры? | |
| - local: chapter1/5 | |
| title: Модели-кодировщики | |
| - local: chapter1/6 | |
| title: Модели-декодировщики | |
| - local: chapter1/7 | |
| title: Модели "seq2seq" | |
| - local: chapter1/8 | |
| title: Предвзятости и ограничения | |
| - local: chapter1/9 | |
| title: Итоги | |
| - local: chapter1/10 | |
| title: Тест в конце главы | |
| - title: 2. Использование 🤗 Transformers | |
| sections: | |
| - local: chapter2/1 | |
| title: Введение | |
| - local: chapter2/2 | |
| title: За конвейером | |
| - local: chapter2/3 | |
| title: Модели | |
| - local: chapter2/4 | |
| title: Токенизаторы | |
| - local: chapter2/5 | |
| title: Обработка множественных последовательностей | |
| - local: chapter2/6 | |
| title: Собираем все воедино | |
| - local: chapter2/7 | |
| title: Базовое использование завершено! | |
| - local: chapter2/8 | |
| title: Тест в конце главы | |
| quiz: 2 | |
| - title: 3. Fine-tuning предобученной модели | |
| sections: | |
| - local: chapter3/1 | |
| title: Введение | |
| - local: chapter3/2 | |
| title: Предобработка данных | |
| - local: chapter3/3 | |
| title: Fine-tuning модели с использованием Trainer API | |
| local_fw: { pt: chapter3/3, tf: chapter3/3_tf } | |
| - local: chapter3/4 | |
| title: Полное обучение модели | |
| - local: chapter3/5 | |
| title: Fine-tuning, итоги! | |
| - local: chapter3/6 | |
| title: Тест в конце главы | |
| quiz: 3 | |
| - title: 4. Hugging Face Hub | |
| sections: | |
| - local: chapter4/1 | |
| title: Hugging Face Hub | |
| - local: chapter4/2 | |
| title: Использование предобученных моделей | |
| - local: chapter4/3 | |
| title: Публикация предобученных моделей в общий доступ | |
| - local: chapter4/4 | |
| title: Создание карточки модели | |
| - local: chapter4/5 | |
| title: Первая часть завершена! | |
| - local: chapter4/6 | |
| title: Тест в конце главы | |
| quiz: 4 | |
| - title: 5. Библиотека 🤗 Datasets | |
| sections: | |
| - local: chapter5/1 | |
| title: Введение | |
| - local: chapter5/2 | |
| title: Что делать, если моего датасета на нет на Hub? | |
| - local: chapter5/3 | |
| title: Препарируем 🤗 Datasets | |
| - local: chapter5/4 | |
| title: Big data? 🤗 Datasets спешат на помощь! | |
| - local: chapter5/6 | |
| title: Семантический поиск с помощью FAISS | |
| - local: chapter5/7 | |
| title: 🤗 Datasets, итоги! | |
| - local: chapter5/8 | |
| title: Тест в конце главы | |
| - title: 6. Бибилиотека 🤗 Tokenizers | |
| sections: | |
| - local: chapter6/1 | |
| title: Введение | |
| - local: chapter6/2 | |
| title: Обучение нового токенизатора на основе старого | |
| - local: chapter6/3 | |
| title: Особые возможности быстрых токенизаторов | |
| - local: chapter6/3b | |
| title: Быстрые токенизаторы в QA конвейере | |
| - local: chapter6/4 | |
| title: Нормализация и предварительная токенизация | |
| - local: chapter6/5 | |
| title: Токенизация Byte-Pair Encoding | |
| - local: chapter6/6 | |
| title: Токенизация WordPiece | |
| - local: chapter6/7 | |
| title: Токенизация Unigram | |
| - local: chapter6/8 | |
| title: Создание токенизатора, блок за блоком | |
| - local: chapter6/9 | |
| title: Токенизаторы, проверка! | |
| - local: chapter6/10 | |
| title: Тест в конце главы | |
| quiz: 6 | |
| - title: 7. Основные задачи NLP | |
| sections: | |
| - local: chapter7/1 | |
| title: Введение | |
| - local: chapter7/2 | |
| title: Классификация токенов | |
| - local: chapter7/3 | |
| title: Дообучение модели маскированного языкового моделирования | |
| - local: chapter7/4 | |
| title: Перевод | |
| - local: chapter7/5 | |
| title: Суммаризация | |
| - local: chapter7/6 | |
| title: Обучение каузальной языковой модели с нуля | |
| - local: chapter7/7 | |
| title: Ответы на вопросы | |
| - local: chapter7/8 | |
| title: Освоение NLP | |
| - local: chapter7/9 | |
| title: Тест в конце главы | |
| quiz: 7 | |
| - title: 8. Как попросить о помощи | |
| sections: | |
| - local: chapter8/1 | |
| title: Введение | |
| - local: chapter8/2 | |
| title: Что делать, если возникла ошибка | |
| - local: chapter8/3 | |
| title: Обращение за помощью на форумах | |
| - local: chapter8/4_tf | |
| title: Отладка обучения | |
| - local: chapter8/4 | |
| title: Отладка обучения | |
| local_fw: { pt: chapter8/4, tf: chapter8/4_tf } | |
| - local: chapter8/5 | |
| title: Как написать хорошее сообщение об ошибке (issue) | |
| - local: chapter8/6 | |
| title: Часть 2 завершена! | |
| - local: chapter8/7 | |
| title: Тест в конце главы | |
| quiz: 8 | |
| - title: 9. Создание и распространение демо | |
| subtitle: Я обучил модель, но как мне ее продемонстрировать? | |
| sections: | |
| - local: chapter9/1 | |
| title: Введение в Gradio | |
| - local: chapter9/2 | |
| title: Создание вашего первого демо | |
| - local: chapter9/3 | |
| title: Понимание класса Interface | |
| - local: chapter9/4 | |
| title: Делимся демонстрациями с другими | |
| - local: chapter9/5 | |
| title: Интеграция с Hugging Face Hub | |
| - local: chapter9/6 | |
| title: Расширенные возможности Interface | |
| - local: chapter9/7 | |
| title: Введение в Gradio Blocks | |
| - local: chapter9/8 | |
| title: Gradio, проверка! | |
| - local: chapter9/9 | |
| title: Тест в конце главы | |
| quiz: 9 | |
| - title: События курса | |
| sections: | |
| - local: events/1 | |
| title: Встречи и семинары | |
| - local: events/2 | |
| title: Событие посвященное выходу 2 части курса | |
| - local: events/3 | |
| title: Вечеринка Gradio Blocks | |
| - title: Глоссарий | |
| sections: | |
| - local: glossary/1 | |
| title: Глоссарий | |
Xet Storage Details
- Size:
- 7.01 kB
- Xet hash:
- efbd3faa7a6445c216451600121bc56132d6735c66abafb9f16018e132739cab
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.