Buckets:

rtrm's picture
download
raw
4.18 kB
import{s as G,n as N,o as O}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as R,i as U,g as c,s as i,r as M,A as D,h,f as a,c as o,j as k,u as E,x as T,k as B,y as I,a as n,v as y,d as L,t as S,w as j}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as J}from"../chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js";import{H as K,E as Q}from"../chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js";function V(q){let s,_,$,d,r,b,l,v,m,z='นี่คือจุดจบของพาร์ทแรกในคอร์สนี้! พาร์ทที่ 2 จะถูกปล่อยในวันที่ 15 พฤศจิกายน พร้อมกับงานอีเว้นท์ชุมชนใหญ่ ดูรายละเอียดเพิ่มเติม <a href="https://huggingface.co/blog/course-launch-event" rel="nofollow">ที่นี่</a>',w,f,A='ตอนนี้คุณควรจะสามารถทำ fine-tune โมเดลที่ผ่านการเทรนมาแล้ว (pretrained model) กับปัญหาการจำแนกประเภทตัวหนังสือ (text classification) (แบบประโยคเดี่ยวหรือคู่ประโยค) และอัพโหลดผลลัพธ์ขึ้นสู่ Model Hub ได้ เพื่อที่จะทำให้มั่นใจว่าคุณเชี่ยวชาญส่วนแรกนี้แล้วจริงๆ คุณควรจะฝึกทำแบบนี้เป๊ะๆกับปัญหาที่คุณสนใจ (และไม่จำเป็นจะต้องเป็นภาษาอังกฤษถ้าคุณพูดภาษาอื่น)! คุณสามารถหาความช่วยเหลือได้ใน <a href="https://discuss.huggingface.co/" rel="nofollow">Hugging Face forums</a> และแบ่งปันโปรเจคของคุณได้ใน <a href="https://discuss.huggingface.co/t/share-your-projects/6803" rel="nofollow">หัวข้อนี้</a> เมื่อคุณทำเสร็จ',x,p,F="เรารอไม่ไหวแล้วที่จะได้เห็นว่าคุณจะสร้างอะไรได้บ้างจากความรู้นี้!",P,u,C,g,H;return r=new K({props:{title:"จบพาร์ทที่ 1!",local:"จบพารทท-1",headingTag:"h1"}}),l=new J({props:{chapter:4,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),u=new Q({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/th/chapter4/5.mdx"}}),{c(){s=c("meta"),_=i(),$=c("p"),d=i(),M(r.$$.fragment),b=i(),M(l.$$.fragment),v=i(),m=c("p"),m.innerHTML=z,w=i(),f=c("p"),f.innerHTML=A,x=i(),p=c("p"),p.textContent=F,P=i(),M(u.$$.fragment),C=i(),g=c("p"),this.h()},l(t){const e=D("svelte-u9bgzb",document.head);s=h(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(a),_=o(t),$=h(t,"P",{}),k($).forEach(a),d=o(t),E(r.$$.fragment,t),b=o(t),E(l.$$.fragment,t),v=o(t),m=h(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(m)!=="svelte-1hmei4q"&&(m.innerHTML=z),w=o(t),f=h(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(f)!=="svelte-1f1nrt9"&&(f.innerHTML=A),x=o(t),p=h(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(p)!=="svelte-1ihnp12"&&(p.textContent=F),P=o(t),E(u.$$.fragment,t),C=o(t),g=h(t,"P",{}),k(g).forEach(a),this.h()},h(){B(s,"name","hf:doc:metadata"),B(s,"content",W)},m(t,e){I(document.head,s),n(t,_,e),n(t,$,e),n(t,d,e),y(r,t,e),n(t,b,e),y(l,t,e),n(t,v,e),n(t,m,e),n(t,w,e),n(t,f,e),n(t,x,e),n(t,p,e),n(t,P,e),y(u,t,e),n(t,C,e),n(t,g,e),H=!0},p:N,i(t){H||(L(r.$$.fragment,t),L(l.$$.fragment,t),L(u.$$.fragment,t),H=!0)},o(t){S(r.$$.fragment,t),S(l.$$.fragment,t),S(u.$$.fragment,t),H=!1},d(t){t&&(a(_),a($),a(d),a(b),a(v),a(m),a(w),a(f),a(x),a(p),a(P),a(C),a(g)),a(s),j(r,t),j(l,t),j(u,t)}}}const W='{"title":"จบพาร์ทที่ 1!","local":"จบพารทท-1","sections":[],"depth":1}';function X(q){return O(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class at extends R{constructor(s){super(),U(this,s,X,V,G,{})}}export{at as component};

Xet Storage Details

Size:
4.18 kB
·
Xet hash:
9377f3e864eae76a7217a3e9a87bba4e1b43ad24a3981d711bcc19e5c3dc1a2c

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