Buckets:
| import{s as I,o as O}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as R,i as D,g as w,s as o,r as x,A as J,h as b,f as i,c as m,j as B,u as E,x as z,k as G,y as Q,a as l,v as A,d as F,t as S,w as q}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as V}from"../chunks/CourseFloatingBanner.9ff4c771.js";import{F as W}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.8d4d4ab6.js";import{H as X,E as Y}from"../chunks/getInferenceSnippets.2e662937.js";function Z(p){let t,r="<li>Как подготовить большой датасет из Model Hub</li> <li>Как использовать Keras для дообучения модели</li> <li>Как использовать Keras для получения предсказаний</li> <li>Как использовать собственную метрику</li>";return{c(){t=w("ul"),t.innerHTML=r},l(a){t=b(a,"UL",{"data-svelte-h":!0}),z(t)!=="svelte-m00qfq"&&(t.innerHTML=r)},m(a,s){l(a,t,s)},d(a){a&&i(t)}}}function ee(p){let t,r="<li>Как подготовить большой датасет из Model Hub</li> <li>Как использовать высокоуровненое API для дообучения модели</li> <li>Как использовать собственный цикл обучения (training loop)</li> <li>Как использовать библиотеку 🤗 Accelerate для запуска собственного цикла обучения на распределенной вычислительной структуре</li>";return{c(){t=w("ul"),t.innerHTML=r},l(a){t=b(a,"UL",{"data-svelte-h":!0}),z(t)!=="svelte-1p5ws8"&&(t.innerHTML=r)},m(a,s){l(a,t,s)},d(a){a&&i(t)}}}function te(p){let t,r,a,s,u,v,c,M,$,L,_,U='В <a href="../chapter2/1">главе 2</a> мы увидели, как можно использовать токенизаторы и предобученные модели для построения предсказаний. Но что если мы хотим дообучить предобученную модель на собственном датасете? Это и есть тема данной главы! Мы изучим:',T,d,h,j='Чтобы загрузить свои чекпоинты на Hugging Face Hub, необходимо иметь учетную запись: <a href="https://huggingface.co/join" rel="nofollow">создать аккаунт</a>',k,g,y,H,C;u=new W({props:{fw:p[0]}}),c=new X({props:{title:"Введение",local:"введение",headingTag:"h1"}}),$=new V({props:{chapter:3,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}});function K(e,n){return e[0]==="pt"?ee:Z}let P=K(p),f=P(p);return g=new Y({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ru/chapter3/1.mdx"}}),{c(){t=w("meta"),r=o(),a=w("p"),s=o(),x(u.$$.fragment),v=o(),x(c.$$.fragment),M=o(),x($.$$.fragment),L=o(),_=w("p"),_.innerHTML=U,T=o(),f.c(),d=o(),h=w("p"),h.innerHTML=j,k=o(),x(g.$$.fragment),y=o(),H=w("p"),this.h()},l(e){const n=J("svelte-u9bgzb",document.head);t=b(n,"META",{name:!0,content:!0}),n.forEach(i),r=m(e),a=b(e,"P",{}),B(a).forEach(i),s=m(e),E(u.$$.fragment,e),v=m(e),E(c.$$.fragment,e),M=m(e),E($.$$.fragment,e),L=m(e),_=b(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),z(_)!=="svelte-baatc9"&&(_.innerHTML=U),T=m(e),f.l(e),d=m(e),h=b(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),z(h)!=="svelte-yfzbup"&&(h.innerHTML=j),k=m(e),E(g.$$.fragment,e),y=m(e),H=b(e,"P",{}),B(H).forEach(i),this.h()},h(){G(t,"name","hf:doc:metadata"),G(t,"content",ne)},m(e,n){Q(document.head,t),l(e,r,n),l(e,a,n),l(e,s,n),A(u,e,n),l(e,v,n),A(c,e,n),l(e,M,n),A($,e,n),l(e,L,n),l(e,_,n),l(e,T,n),f.m(e,n),l(e,d,n),l(e,h,n),l(e,k,n),A(g,e,n),l(e,y,n),l(e,H,n),C=!0},p(e,[n]){const N={};n&1&&(N.fw=e[0]),u.$set(N),P!==(P=K(e))&&(f.d(1),f=P(e),f&&(f.c(),f.m(d.parentNode,d)))},i(e){C||(F(u.$$.fragment,e),F(c.$$.fragment,e),F($.$$.fragment,e),F(g.$$.fragment,e),C=!0)},o(e){S(u.$$.fragment,e),S(c.$$.fragment,e),S($.$$.fragment,e),S(g.$$.fragment,e),C=!1},d(e){e&&(i(r),i(a),i(s),i(v),i(M),i(L),i(_),i(T),i(d),i(h),i(k),i(y),i(H)),i(t),q(u,e),q(c,e),q($,e),f.d(e),q(g,e)}}}const ne='{"title":"Введение","local":"введение","sections":[],"depth":1}';function ae(p,t,r){let a="pt";return O(()=>{const s=new URLSearchParams(window.location.search);r(0,a=s.get("fw")||"pt")}),[a]}class oe extends R{constructor(t){super(),D(this,t,ae,te,I,{})}}export{oe as component}; | |
Xet Storage Details
- Size:
- 4.38 kB
- Xet hash:
- 3198b1fd8ff21af21751ee672b470bf82962ad3d41efdc4c1256181fb832de57
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.