Buckets:

rtrm's picture
download
raw
5.74 kB
<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Введение&quot;,&quot;local&quot;:&quot;введение&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/34.188e6b05.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;введение&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END --> <p></p> <h1 class="relative group"><a id="введение" 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="#введение"><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> <p data-svelte-h="svelte-ypcwbb">В <a href="../chapter3/1">главе 3</a> вы поверхностно ознакомились с библиотекой 🤗 Datasets и увидели три главных шага для использования ее в процессе fine-tuning:</p> <ol data-svelte-h="svelte-1ordrnj"><li>Загрузить датасет из Hugging Face Hub.</li> <li>Произвести препроцессинг с помощью <code>Dataset.map()</code>.</li> <li>Загрузить и вычислить метрики.</li></ol> <p data-svelte-h="svelte-1olp92q">Но это лишь малая часть того, на что способна 🤗 Datasets! В этой главе мы углубимся в библиотеку и попутно мы найдем ответы на следующие вопросы:</p> <ul data-svelte-h="svelte-1vn00s9"><li>Что делать, когда нужного набора данных нет в Hub?</li> <li>Как вы можете разделиить датасет? (Что если вам <em>действительно</em> нужно использовать Pandas?)</li> <li>Что делать, когда ваш набор данных огромен и «расплавит» оперативную память вашего ноутбука?</li> <li>Что, черт возьми, такое «отображение памяти» (memory mapping) и Apache Arrow?</li> <li>Как вы можете создать свой собственный датасет и отправить его в Hub?</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-gpjvn3">Принципы, которые вы изучите в этой главе, подготовят вас к более глубокому использованию токенизации и fine-tuning’а моделей в <a href="../chapter6">главе 6</a> и <a href="../chapter7">главе 7</a> – заваривайте кофе и мы начинаем!</p> <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/chapter5/1.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, 34],
data,
form: null,
error: null
});
});
}
</script>

Xet Storage Details

Size:
5.74 kB
·
Xet hash:
52f6c82e716451622181d04e96b6698a1ee66f1c7ce57d472f75108e14ab27f8

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.