Buckets:

rtrm's picture
download
raw
7.49 kB
- title: 0. Configurare
sections:
- local: chapter0/1
title: Introducere
- title: 1. Modele Transformer
sections:
- local: chapter1/1
title: Introducere
- local: chapter1/2
title: Procesarea limbajului natural și modelele de limbaj mari
- local: chapter1/3
title: Transformers, ce pot face?
- local: chapter1/4
title: Cum funcționează Transformers?
- local: chapter1/5
title: Modele Encoder
- local: chapter1/6
title: Modele Decoder
- local: chapter1/7
title: Modele secvență-la-secvență
- local: chapter1/8
title: Prejudecăți și limitări
- local: chapter1/9
title: Rezumat
- local: chapter1/10
title: Quiz de final de capitol
quiz: 1
- title: 2. Folosirea 🤗 Transformers
sections:
- local: chapter2/1
title: Introducere
- local: chapter2/2
title: În spatele pipeline-ului
- local: chapter2/3
title: Modele
- local: chapter2/4
title: Tokenizatoare
- local: chapter2/5
title: Gestionarea secvențelor multiple
- local: chapter2/6
title: punem totul cap la cap
- local: chapter2/7
title: Utilizarea de bază este completă!
- local: chapter2/8
title: Implementarea optimizată a inferenței
- local: chapter2/9
title: Quiz la final de capitol
quiz: 2
- title: 3. Fine-tuning unui model preantrenat
sections:
- local: chapter3/1
title: Introducere
- local: chapter3/2
title: Procesarea datelor
- local: chapter3/3
title: Fine-tuningul unui model cu Trainer API sau Keras
local_fw: { pt: chapter3/3, tf: chapter3/3_tf }
- local: chapter3/4
title: Un antrenament complet
- local: chapter3/5
title: Fine-tuning, verificare!
- local: chapter3/6
title: Quiz la final de capitol
quiz: 3
- title: 4. Partajarea modelelor și a tokenizatoarelor
sections:
- local: chapter4/1
title: Platforma Hugging Face Hub
- local: chapter4/2
title: Utilizarea modelelor preantrenate
- local: chapter4/3
title: Partajarea modelelor preantrenate
- local: chapter4/4
title: Crearea unui card de model
- local: chapter4/5
title: Partea 1 este completă
- local: chapter4/6
title: Quiz la final de capitol
quiz: 4
- title: 5. Biblioteca 🤗 Datasets
sections:
- local: chapter5/1
title: Introducere
- local: chapter5/2
title: Ce fac dacă dataset-ul meu nu este pe Hub?
- local: chapter5/3
title: E timpul tăiem și analizăm datele
- local: chapter5/4
title: Big data? 🤗 Datasets vine în ajutor!
- local: chapter5/5
title: Creează propriul tău dataset
- local: chapter5/6
title: Căutare semantică cu FAISS
- local: chapter5/7
title: 🤗 Datasets, verificare!
- local: chapter5/8
title: Quiz de final de capitol
quiz: 5
- title: 6. Biblioteca 🤗 Tokenizers
sections:
- local: chapter6/1
title: Introducere
- local: chapter6/2
title: Antrenarea unui nou tokenizer dintr-unul vechi
- local: chapter6/3
title: Superputerile tokenizerilor rapizi
- local: chapter6/3b
title: Tokenizerii rapizi în pipeline-ul de QA
- local: chapter6/4
title: Normalizare și pre-tokenizare
- local: chapter6/5
title: Tokenizare Byte-Pair Encoding
- local: chapter6/6
title: Tokenizare WordPiece
- local: chapter6/7
title: Tokenizare Unigram
- local: chapter6/8
title: Construirea unui tokenizer, bloc cu bloc
- local: chapter6/9
title: Tokenizeri, verificare!
- local: chapter6/10
title: Quiz de sfârșit de capitol
quiz: 6
- title: 7. Sarcini clasice NLP
sections:
- local: chapter7/1
title: Introducere
- local: chapter7/2
title: Clasificarea tokenilor
- local: chapter7/3
title: Fine-tuningul unui model de limbaj mascat
- local: chapter7/4
title: Traducere
- local: chapter7/5
title: Sumarizare
- local: chapter7/6
title: Antrenarea de la zero a unui model de limbaj cauzal
- local: chapter7/7
title: Răspuns la întrebări
- local: chapter7/8
title: Înțelegerea LLM-urilor
- local: chapter7/9
title: Quiz de sfârșit de capitol
quiz: 7
- title: 8. Cum ceri ajutor
sections:
- local: chapter8/1
title: Introducere
- local: chapter8/2
title: Ce faci când primești o eroare
- local: chapter8/3
title: Cum ceri ajutor pe forumuri
- local: chapter8/4
title: Debugging-ul pipeline-ului de antrenament
local_fw: { pt: chapter8/4, tf: chapter8/4_tf }
- local: chapter8/5
title: Cum scrii un issue bun
- local: chapter8/6
title: Partea 2 completă!
- local: chapter8/7
title: Quiz de sfârșit de capitol
quiz: 8
- title: 9. Construirea și partajarea demo-urilor
subtitle: Am antrenat un model, dar cum îl pot prezenta?
sections:
- local: chapter9/1
title: Introducere în Gradio
- local: chapter9/2
title: Construirea primului tău demo
- local: chapter9/3
title: Înțelegerea clasei Interface
- local: chapter9/4
title: Partajarea demo-urilor cu alții
- local: chapter9/5
title: Integrări cu Hugging Face Hub
- local: chapter9/6
title: Caracteristici avansate ale Interface
- local: chapter9/7
title: Introducere în Gradio Blocks
- local: chapter9/8
title: Gradio, verificat!
- local: chapter9/9
title: Quiz de final de capitol
quiz: 9
- title: 10. Curățați seturi de date de înaltă calitate
subtitle: Cum folosiți Argilla pentru a crea seturi de date uimitoare
sections:
- local: chapter10/1
title: Introducere în Argilla
- local: chapter10/2
title: Configurați-vă instanța Argilla
- local: chapter10/3
title: Încărcați setul de date în Argilla
- local: chapter10/4
title: Adnotați setul de date
- local: chapter10/5
title: Folosiți setul de date adnotat
- local: chapter10/6
title: Argilla, terminat!
- local: chapter10/7
title: Quiz de final de capitol
quiz: 10
- title: 11. Fine-tuning pentru modele mari de limbaj
subtitle: Folosiți fine-tuningul supervizat și adaptarea de rang scăzut pentru a ajusta fin un model mare de limbaj
sections:
- local: chapter11/1
title: Introducere
- local: chapter11/2
title: Template-uri de chat
- local: chapter11/3
title: Fine-tuning cu SFTTrainer
- local: chapter11/4
title: LoRA (Adaptarea de rang scăzut)
- local: chapter11/5
title: Evaluarea
- local: chapter11/6
title: Concluzie
- local: chapter11/7
title: E timpul examenului!
quiz: 11
- title: 12. Construiește Modele de Raționament
subtitle: Învață cum construiești modele de raționament precum DeepSeek R1
new: true
sections:
- local: chapter12/1
title: Introducere
- local: chapter12/2
title: Învățarea prin Întărire pe LLM-uri
- local: chapter12/3
title: Momentul Aha în Lucrarea DeepSeek R1
- local: chapter12/3a
title: Înțelegerea Avansată a GRPO în DeepSeekMath
- local: chapter12/4
title: Implementarea GRPO în TRL
- local: chapter12/5
title: Exercițiu Practic pentru Ajustarea Fină a unui Model cu GRPO
- local: chapter12/6
title: Exercițiu Practic cu Unsloth
- local: chapter12/7
title: În curând...
- title: Evenimente Curs
sections:
- local: events/1
title: Sesiuni live și workshop-uri
- local: events/2
title: Evenimentul de lansare a părții 2
- local: events/3
title: Petrecerea Gradio Blocks

Xet Storage Details

Size:
7.49 kB
·
Xet hash:
926fa543de7f2d26058a86d538138de4c6dac73acfbb66386c01bfe80bd732de

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