Buckets:
| <meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{"title":"Введение","local":"введение","sections":[],"depth":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="{"title":"Введение","local":"введение","sections":[],"depth":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"><</span> <span data-svelte-h="svelte-x0xyl0">></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.