course/pr_1069/ru/events/2.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Событие посвященное выходу 2 части курса&quot;,&quot;local&quot;:&quot;part-2-release-event&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;День 1: Высокоуровневое представление о трансформерах и о том, как их обучать&quot;,&quot;local&quot;:&quot;day-1-a-high-level-view-of-transformers-and-how-to-train-them&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;День 2: Инструменты, которые следует использовать&quot;,&quot;local&quot;:&quot;day-2-the-tools-to-use&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&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/79.b92432a4.js">
		<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_1069/ru/_app/immutable/chunks/Youtube.1e50a667.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;Событие посвященное выходу 2 части курса&quot;,&quot;local&quot;:&quot;part-2-release-event&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;День 1: Высокоуровневое представление о трансформерах и о том, как их обучать&quot;,&quot;local&quot;:&quot;day-1-a-high-level-view-of-transformers-and-how-to-train-them&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;День 2: Инструменты, которые следует использовать&quot;,&quot;local&quot;:&quot;day-2-the-tools-to-use&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END -->      <p></p>  <h1 class="relative group"><a id="part-2-release-event" 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="#part-2-release-event"><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>Событие посвященное выходу 2 части курса</span></h1> <p data-svelte-h="svelte-1f0p6k3">В связи с выходом второй части курса мы организовали живую встречу с двумя днями выступлений перед спринтом по доработке. Если вы пропустили это мероприятие, вы можете просмотреть все выступления, которые перечислены ниже!</p>  <h2 class="relative group"><a id="day-1-a-high-level-view-of-transformers-and-how-to-train-them" 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="#day-1-a-high-level-view-of-transformers-and-how-to-train-them"><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>День 1: Высокоуровневое представление о трансформерах и о том, как их обучать</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-6679nr"><strong>Томас Вульф:</strong> <em>Трансферное обучение и рождение библиотеки Transformers</em></p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/wCYVeahJES0" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p align="center" data-svelte-h="svelte-1pq89j4"><img src="https://i.imgur.com/9eq8oUi.png" alt="A visual summary of Thom's talk" width="80%"></p> <p data-svelte-h="svelte-37a9gd">Томас Вольф - соучредитель и главный научный директор компании Hugging Face. Инструменты, созданные Томасом Вольфом и командой Hugging Face, используются более чем в 5 000 исследовательских организаций, включая Facebook Artificial Intelligence Research, Google Research, DeepMind, Amazon Research, Apple, Институт искусственного интеллекта Аллена, а также большинство университетских факультетов. Томас Вольф является инициатором и старшим председателем крупнейшей исследовательской коллаборации, когда-либо существовавшей в области искусственного интеллекта: <a href="https://bigscience.huggingface.co" rel="nofollow">“BigScience”</a>, а также набора широко используемых <a href="https://github.com/huggingface/" rel="nofollow">библиотек и инструментов</a>. Томас Вольф также является активным преподавателем, идейным лидером в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка и постоянным приглашенным докладчиком на конференциях по всему миру <a href="https://thomwolf.io" rel="nofollow">https://thomwolf.io</a>.</p> <p data-svelte-h="svelte-qo8jai"><strong>Джей Аламмар:</strong> <em>Легкое визуальное введение в модели трансформеры</em></p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/VzvG23gmcYU" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p align="center" data-svelte-h="svelte-1pp2h6d"><img src="https://i.imgur.com/rOZAuE9.png" alt="A visual summary of Jay's talk" width="80%"></p> <p data-svelte-h="svelte-1wakyzs">Благодаря своему популярному блогу Джей помог миллионам исследователей и инженеров наглядно понять инструменты и концепции машинного обучения - от базовых (заканчивая документами по NumPy, Pandas) до самых современных (Transformers, BERT, GPT-3).</p> <p data-svelte-h="svelte-hrc6d0"><strong>Маргарет Митчелл:</strong> <em>О ценностях в разработке ML</em></p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/8j9HRMjh_s8" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p align="center" data-svelte-h="svelte-106qzje"><img src="https://i.imgur.com/NuIsnY3.png" alt="A visual summary of Margaret's talk" width="80%"></p> <p data-svelte-h="svelte-9ix1ep">Маргарет Митчелл - исследователь, работающий в области этики ИИ. В настоящее время она занимается вопросами разработки ИИ с учетом этических норм в технологиях. Она опубликовала более 50 работ по генерации естественного языка, ассистивным технологиям, компьютерному зрению и этике ИИ, а также имеет множество патентов в области генерации диалогов и классификации настроений. Ранее она работала в Google AI в качестве штатного научного сотрудника, где основала и возглавила группу Google Ethical AI, которая занималась фундаментальными исследованиями в области этики ИИ и операционализацией этики ИИ внутри Google. До прихода в Google она работала исследователем в Microsoft Research, занимаясь вопросами создания компьютерного зрения и языка, а также была постдокторантом в Университете Джонса Хопкинса, занимаясь байесовским моделированием и извлечением информации. Она получила докторскую степень в области компьютерных наук в Абердинском университете и степень магистра в области вычислительной лингвистики в Вашингтонском университете. В период с 2005 по 2012 год она также работала в области машинного обучения, неврологических расстройств и вспомогательных технологий в Орегонском университете здоровья и науки. Она была инициатором ряда семинаров и инициатив на пересечении многообразия, инклюзивности, компьютерных наук и этики. Ее работа была отмечена наградами министра обороны Эша Картера и Американского фонда поддержки слепых, а также была внедрена несколькими технологическими компаниями. Она любит садоводство, собак и кошек.</p> <p data-svelte-h="svelte-104d8hm"><strong>Мэттью Уотсон и Чэнь Цянь:</strong> <em>Рабочие процессы NLP с Keras</em></p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/gZIP-_2XYMM" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p align="center" data-svelte-h="svelte-1er751x"><img src="https://i.imgur.com/1vD2az8.png" alt="A visual summary of Matt and Chen's talk" width="80%"></p> <p data-svelte-h="svelte-sbsdmj">Мэтью Уотсон - инженер по машинному обучению в команде Keras, специализирующийся на высокоуровневых API для моделирования. Он изучал компьютерную графику в бакалавриате и получил степень магистра в Стэнфордском университете. Получив английское образование, он выбрал компьютерную науку, но очень любит работать с разными дисциплинами и делать NLP доступным для широкой аудитории.</p> <p data-svelte-h="svelte-1rdyez2">Чен Цянь - инженер-программист из команды Keras, специализирующийся на высокоуровневых API для моделирования. Чен получил степень магистра электротехники в Стэнфордском университете и особенно интересуется упрощением имплементации в коде задач ML и крупномасштабным ML проектов.</p> <p data-svelte-h="svelte-s4mtbf"><strong>Марк Саруфим:</strong> <em>Как обучить модель с помощью Pytorch</em></p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/KmvPlW2cbIo" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p align="center" data-svelte-h="svelte-sylk66"><img src="https://i.imgur.com/TPmlkm8.png" alt="A visual summary of Mark's talk" width="80%"></p> <p data-svelte-h="svelte-5lphnn">Марк Саруфим - инженер-партнер компании Pytorch, работающий над производственными инструментами OSS, включая TorchServe и Pytorch Enterprise. В прошлом Марк был прикладным ученым и менеджером по продуктам в Graphcore, <a href="http://yuri.ai/" rel="nofollow">yuri.ai</a>, Microsoft и NASA’s JPL. Его главная страсть - сделать программирование более увлекательным.</p> <p data-svelte-h="svelte-1kb10m6"><strong>Якоб Ушкорейт:</strong> <em>Не сломалось, так <del>не чини!</del> Давай сломаем)</em></p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/C6jweXYFHSA" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p align="center" data-svelte-h="svelte-ccn62d"><img src="https://i.imgur.com/5dWQeNB.png" alt="A visual summary of Jakob's talk" width="80%"></p> <p data-svelte-h="svelte-5jl3nh">Якоб Ушкорейт - соучредитель компании Inceptive. Inceptive разрабатывает молекулы РНК для вакцин и терапевтических препаратов, используя крупномасштабное глубокое обучение в тесной связке с результативными экспериментами, с целью сделать лекарства на основе РНК более доступными, эффективными и широко применимыми. Ранее Якоб более десяти лет работал в Google, возглавляя группы исследований и разработок в Google Brain, Research and Search, работая над основами глубокого обучения, компьютерным зрением, пониманием языка и машинным переводом.</p>  <h2 class="relative group"><a id="day-2-the-tools-to-use" 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="#day-2-the-tools-to-use"><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>День 2: Инструменты, которые следует использовать</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-1ep9vdi"><strong>Льюис Танстолл:</strong> <em>Простое обучение с 🤗 Transformers Trainer</em></p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/u--UVvH-LIQ" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p data-svelte-h="svelte-z1zkps">Льюис - инженер по машинному обучению в компании Hugging Face, занимающейся разработкой инструментов с открытым исходным кодом и делающий их доступными для широкого круга пользователей. Он также является соавтором книги O’Reilly <a href="https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098136789/" rel="nofollow">Natural Language Processing with Transformers</a>. Вы можете следовать за ним в Twitter (@_lewtun) для получения советов и рекомендаций по NLP!</p> <p data-svelte-h="svelte-2t1pnx"><strong>Мэтью Кэрриган:</strong> <em>Новые функции TensorFlow для 🤗 Transformers и 🤗 Datasets</em></p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/gQUlXp1691w" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p data-svelte-h="svelte-18doi0o">Мэтт отвечает за поддержку TensorFlow в Transformers и в конечном итоге возглавит переворот против действующей фракции PyTorch, который, вероятно, будет координироваться через его аккаунт в Twitter @carrigmat.</p> <p data-svelte-h="svelte-1uqeqdm"><strong>Лисандр Дебю:</strong> <em>Hugging Face Hub как средство для совместной работы и обмена проектами по машинному обучению</em></p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/RBw1TmdEZp0" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p align="center" data-svelte-h="svelte-1ljidv5"><img src="https://i.imgur.com/TarIPCz.png" alt="A visual summary of Lysandre's talk" width="80%"></p> <p data-svelte-h="svelte-3frukw">Лисандр - инженер по машинному обучению в компании Hugging Face, где он участвует во многих проектах с открытым исходным кодом. Его цель - сделать машинное обучение доступным для всех, разрабатывая мощные инструменты с очень простым API.</p> <p data-svelte-h="svelte-112mr0e"><strong>Люсиль Сольнье:</strong> <em>Получите свой собственный токенизатор с помощью 🤗 Transformers &amp; 🤗 Tokenizers</em></p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/UkNmyTFKriI" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p data-svelte-h="svelte-volq1e">Люсиль - инженер по машинному обучению в компании Hugging Face, занимается разработкой и поддержкой использования инструментов с открытым исходным кодом. Она также активно участвует во многих исследовательских проектах в области обработки естественного языка, таких как коллаборативное обучение и BigScience.</p> <p data-svelte-h="svelte-xc5fl1"><strong>Сильвен Гуггер:</strong> <em>Ускорьте цикл обучения PyTorch с помощью 🤗 Accelerate</em></p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/t8Krzu-nSeY" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p data-svelte-h="svelte-1cke2rt">Сильвен - инженер-исследователь в Hugging Face, один из основных сопровождающих 🤗 Transformers и разработчик 🤗 Accelerate. Ему нравится делать обучение моделей более доступным.</p> <p data-svelte-h="svelte-iag3jw"><strong>Мерве Ноян:</strong> <em>Демонстрируйте свои демо моделей с помощью 🤗 Spaces</em></p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/vbaKOa4UXoM" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p data-svelte-h="svelte-ntepjn">Мерве - сторонник разработчиков (developer advocate) в Hugging Face, занимается разработкой инструментов и созданием контента для них, чтобы сделать машинное обучение демократичным для всех.</p> <p data-svelte-h="svelte-1aneek2"><strong>Абубакар Абид:</strong> <em>Быстрое создание приложений машинного обучения</em></p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/c7mle2yYpwQ" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p align="center" data-svelte-h="svelte-18ntib6"><img src="https://i.imgur.com/qWIFeiF.png" alt="A visual summary of Abubakar's talk" width="80%"></p> <p data-svelte-h="svelte-m9kawv">Абубакар Абид - CEO компании <a href="www.gradio.app">Gradio</a>. В 2015 году он получил степень бакалавра наук по электротехнике и информатике в Массачусетском технологическом институте, а в 2021 году - степень доктора наук по прикладному машинному обучению в Стэнфорде. В качестве генерального директора Gradio Абубакар работает над тем, чтобы облегчить демонстрацию, отладку и развертывание моделей машинного обучения.</p> <p data-svelte-h="svelte-1ygakaz"><strong>Матье Десве:</strong> <em>AWS ML Vision: Сделать машинное обучение доступным для всех пользователей</em></p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/O2e3pXO4aRE" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p align="center" data-svelte-h="svelte-1khv7xm"><img src="https://i.imgur.com/oLdZTKy.png" alt="A visual summary of Mathieu's talk" width="80%"></p> <p data-svelte-h="svelte-tzfkku">Энтузиаст технологий, в свободное время занимаюсь творчеством. Мне нравятся задачи и решение проблем клиентов и пользователей, а также работа с талантливыми людьми, чтобы учиться каждый день. С 2004 года я работаю на разных должностях, начиная с фронтенда, бэкенда, инфраструктуры, заканчивая операциями и управлением. Стараюсь оперативно решать общие технические и управленческие вопросы.</p> <p data-svelte-h="svelte-2v51wh"><strong>Филипп Шмид:</strong> <em>Управляемое обучение с Amazon SageMaker и 🤗 Transformers</em></p> <iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/yG6J2Zfo8iw" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe> <p data-svelte-h="svelte-1muvnf2">Филипп Шмид - инженер по машинному обучению и технический руководитель в Hugging Face, где он возглавляет сотрудничество с командой Amazon SageMaker. Он увлечен демократизацией и производством передовых моделей NLP и повышением простоты использования Deep Learning.</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/events/2.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, 79],
							data,
							form: null,
							error: null
						});
					});
				}
			</script>