course/pr_1069/ru/chapter2/1.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Введение&quot;,&quot;local&quot;:&quot;introduction&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}">
		<link href="/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/assets/0.e3b0c442.css" rel="modulepreload">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/entry/start.48687cc8.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/chunks/scheduler.37c15a92.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/chunks/singletons.6f259016.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/chunks/index.18351ede.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/chunks/paths.930ed261.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/entry/app.b79a803d.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/chunks/index.2bf4358c.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/nodes/0.e11366e4.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/chunks/each.e59479a4.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/nodes/13.94de9755.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/chunks/Tip.363c041f.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/chunks/CourseFloatingBanner.9ff4c771.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/chunks/DocNotebookDropdown.efc1fb7c.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Введение&quot;,&quot;local&quot;:&quot;introduction&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END -->      <p></p>  <h1 class="relative group"><a id="introduction" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#introduction"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>Введение</span></h1>  <div class="flex space-x-1 absolute z-10 right-0 top-0"><a href="https://discuss.huggingface.co/t/chapter-2-questions" target="_blank"><img alt="Ask a Question" class="!m-0" src="https://img.shields.io/badge/Ask%20a%20question-ffcb4c.svg?logo=data:image/svg+xml;base64,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"></a>  </div> <p data-svelte-h="svelte-1y4bk7k">Как вы видели в <a href="../chapter1">Главе 1</a>, модели трансформеров обычно очень большие. С миллионами и десятками <em>миллиардов</em> параметров, обучение и развертывание этих моделей - сложная задача. Кроме того, поскольку новые модели выходят практически ежедневно и каждая из них имеет свою собственную реализацию, попробовать их все - задача не из легких.</p> <p data-svelte-h="svelte-1sco3r1">Для решения этой проблемы была создана библиотека 🤗 Transformers. Ее цель - предоставить единый API, с помощью которого можно загрузить, обучить и сохранить любую модель Transformer. Основными особенностями библиотеки являются:</p> <ul data-svelte-h="svelte-19zfqjg"><li><strong>Простота использования</strong>: Скачать, загрузить и использовать современную модель NLP для инференса можно всего в две строчки кода.</li> <li><strong>Гибкость</strong>: По своей сути все модели представляют собой простые классы PyTorch <code>nn.Module</code> или TensorFlow <code>tf.keras.Model</code> и могут быть обработаны как любые другие модели в соответствующих фреймворках машинного обучения (ML).</li> <li><strong>Простота</strong>: В библиотеке почти нет абстракций. Концепция “Все в одном файле” является основной: прямой проход модели полностью определяется в одном файле, так что сам код понятен и доступен для изменения.</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-uwlndd">Эта последняя особенность делает 🤗 Transformers совершенно непохожей на другие ML-библиотеки. Модели не строятся на основе модулей
которые совместно используются в разных файлах; вместо этого каждая модель имеет свои собственные слои. Помимо того, что это делает модели более доступными и понятными, это позволяет легко экспериментировать с одной моделью, не затрагивая другие.</p> <p data-svelte-h="svelte-4xs1h">Эта глава начнется со сквозного примера, в котором мы используем модель и токенизатор вместе, чтобы воссоздать функцию <code>pipeline()</code>, представленную в <a href="../chapter1">Главе 1</a>. Далее мы обсудим API модели: мы погрузимся в модель и классы конфигурации, покажем, как загрузить модель и как она обрабатывает числовые данные для вывода прогнозов.</p> <p data-svelte-h="svelte-13dtm48">Затем мы рассмотрим API токенизатора, который является другим основным компонентом функции <code>pipeline()</code>. Токенизаторы берут на себя первый и последний шаги препроцессинга, обработку преобразования текста в числовые входы для нейронной сети и обратное преобразование в текст, когда это необходимо. Наконец, мы покажем вам, как обрабатывать несколько предложений, передавая их в модель в подготовленном батче, затем завершим все это более подробным рассмотрением высокоуровневой функции <code>tokenizer()</code>.</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">⚠️ Чтобы воспользоваться всеми возможностями, доступными в Model Hub и 🤗 Transformers, мы рекомендуем <a href="https://huggingface.co/join" data-svelte-h="svelte-t6rq1k">создать учетную запись</a>.</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/ru/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> 
			
			<script>
				{
					__sveltekit_j8s7wf = {
						assets: "/docs/course/pr_1069/ru",
						base: "/docs/course/pr_1069/ru",
						env: {}
					};

					const element = document.currentScript.parentElement;

					const data = [null,null];

					Promise.all([
						import("/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/entry/start.48687cc8.js"),
						import("/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/entry/app.b79a803d.js")
					]).then(([kit, app]) => {
						kit.start(app, element, {
							node_ids: [0, 13],
							data,
							form: null,
							error: null
						});
					});
				}
			</script>