Buckets:
| import{s as D,o as G}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as O,i as R,g,s as o,r as P,A as V,h as b,f as r,c,j as q,u as x,x as I,k as B,y as J,a as n,v as E,d as j,t as A,w as F}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as Q}from"../chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js";import{F as W}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.8d4d4ab6.js";import{H as X,E as Y}from"../chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js";function Z(p){let t,l="<li>Cum să configurați un set mare de date din Hub</li> <li>Cum să utilizați Keras pentru a ajusta un model</li> <li>Cum să utilizați Keras pentru a obține predicții</li> <li>Cum să utilizați o măsură personalizată</li>";return{c(){t=g("ul"),t.innerHTML=l},l(a){t=b(a,"UL",{"data-svelte-h":!0}),I(t)!=="svelte-19pmylc"&&(t.innerHTML=l)},m(a,u){n(a,t,u)},d(a){a&&r(t)}}}function ee(p){let t,l="<li>Cum să configurați un set mare de date din Hub</li> <li>Cum să utilizați API-ul <code>Trainer</code> pentru a ajusta un model</li> <li>Cum să utilizați o buclă de instruire personalizată</li> <li>Cum să profitați de biblioteca Accelerate 🤗 pentru a rula cu ușurință bucla de instruire personalizată pe orice configurație distribuită</li>";return{c(){t=g("ul"),t.innerHTML=l},l(a){t=b(a,"UL",{"data-svelte-h":!0}),I(t)!=="svelte-nir31i"&&(t.innerHTML=l)},m(a,u){n(a,t,u)},d(a){a&&r(t)}}}function te(p){let t,l,a,u,m,C,f,H,d,z,$,S='În <a href="/course/chapter2">Capitolul 2</a> am explorat modul de utilizare a tokenizerelor și a modelelor preantrenate pentru a efectua predicții. Dar ce se întâmplă dacă doriți să ajustați un model preantrenat pentru propriul dvs. set de date? Iată subiectul acestui capitol! Veți învăța:',k,w,_,U='Pentru a încărca checkpoint-urile antrenate în Hugging Face Hub, veți avea nevoie de un cont huggingface.co: <a href="https://huggingface.co/join" rel="nofollow">creați un cont</a>',L,h,T,v,y;m=new W({props:{fw:p[0]}}),f=new X({props:{title:"Introducere",local:"introducere",headingTag:"h1"}}),d=new Q({props:{chapter:3,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}});function K(e,i){return e[0]==="pt"?ee:Z}let M=K(p),s=M(p);return h=new Y({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/rum/chapter3/1.mdx"}}),{c(){t=g("meta"),l=o(),a=g("p"),u=o(),P(m.$$.fragment),C=o(),P(f.$$.fragment),H=o(),P(d.$$.fragment),z=o(),$=g("p"),$.innerHTML=S,k=o(),s.c(),w=o(),_=g("p"),_.innerHTML=U,L=o(),P(h.$$.fragment),T=o(),v=g("p"),this.h()},l(e){const i=V("svelte-u9bgzb",document.head);t=b(i,"META",{name:!0,content:!0}),i.forEach(r),l=c(e),a=b(e,"P",{}),q(a).forEach(r),u=c(e),x(m.$$.fragment,e),C=c(e),x(f.$$.fragment,e),H=c(e),x(d.$$.fragment,e),z=c(e),$=b(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),I($)!=="svelte-1ygriaf"&&($.innerHTML=S),k=c(e),s.l(e),w=c(e),_=b(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),I(_)!=="svelte-562y9f"&&(_.innerHTML=U),L=c(e),x(h.$$.fragment,e),T=c(e),v=b(e,"P",{}),q(v).forEach(r),this.h()},h(){B(t,"name","hf:doc:metadata"),B(t,"content",ie)},m(e,i){J(document.head,t),n(e,l,i),n(e,a,i),n(e,u,i),E(m,e,i),n(e,C,i),E(f,e,i),n(e,H,i),E(d,e,i),n(e,z,i),n(e,$,i),n(e,k,i),s.m(e,i),n(e,w,i),n(e,_,i),n(e,L,i),E(h,e,i),n(e,T,i),n(e,v,i),y=!0},p(e,[i]){const N={};i&1&&(N.fw=e[0]),m.$set(N),M!==(M=K(e))&&(s.d(1),s=M(e),s&&(s.c(),s.m(w.parentNode,w)))},i(e){y||(j(m.$$.fragment,e),j(f.$$.fragment,e),j(d.$$.fragment,e),j(h.$$.fragment,e),y=!0)},o(e){A(m.$$.fragment,e),A(f.$$.fragment,e),A(d.$$.fragment,e),A(h.$$.fragment,e),y=!1},d(e){e&&(r(l),r(a),r(u),r(C),r(H),r(z),r($),r(k),r(w),r(_),r(L),r(T),r(v)),r(t),F(m,e),F(f,e),F(d,e),s.d(e),F(h,e)}}}const ie='{"title":"Introducere","local":"introducere","sections":[],"depth":1}';function ae(p,t,l){let a="pt";return G(()=>{const u=new URLSearchParams(window.location.search);l(0,a=u.get("fw")||"pt")}),[a]}class oe extends O{constructor(t){super(),R(this,t,ae,te,D,{})}}export{oe as component}; | |
Xet Storage Details
- Size:
- 3.88 kB
- Xet hash:
- 36e47960f9d289042948625fe78cb01d36fa011d7c1278b9c5b87fe4a0fdef9a
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.