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# Affinamento, Fatto!
Che divertimento. Nei primi due capitoli abbiamo scoperto i modelli e i tokenizzatori, e adesso sapete come affinarli per i vostri dati. Per riassumere, in questo capitolo avete:
{#if fw === 'pt'}
* Scoperto i datasets nel [Hub](https://huggingface.co/datasets)
* Imparato come caricare e preprocessare i datasets, usando anche padding dinamico e funzioni di raccolta
* Implementato il vostro affinamento e valutazione di un modello
* Implementato un ciclo di addestramento di basso livello
* Usato 🤗 Accelerate per adattare in maniera semplice il vostro ciclo di addestramento all'utilizzo di svariate GPU o TPU
{:else}
* Scoperto i datasets nel [Hub](https://huggingface.co/datasets)
* Imparato come caricare e preprocessare i datasets
* Imparato come affinare e valutare un modello con Keras
* Implementato una metric personalizzata
{/if}
<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/it/chapter3/5.mdx" />

Xet Storage Details

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Xet hash:
434221e0726f53f83a319e3dc1a40a8a48224ceb0049198ef2b67e49ecc1869e

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