Buckets:
| - 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: Să 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 să tăiem și să 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 să ceri ajutor | |
| sections: | |
| - local: chapter8/1 | |
| title: Introducere | |
| - local: chapter8/2 | |
| title: Ce să faci când primești o eroare | |
| - local: chapter8/3 | |
| title: Cum să 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 să 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 să 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 să 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.