course/pr_1107/ro/_app/immutable/nodes/76.38bd502c.js

import{s as K,o as Q}from"../chunks/scheduler.0835143d.js";import{S as J,i as V,e as f,s as p,c as y,h as W,a as d,d as i,b as m,f as G,g as I,j as z,k as R,l as X,m as l,n as D,t as F,o as S,p as N}from"../chunks/index.b01bb899.js";import{C as Y}from"../chunks/CourseFloatingBanner.97b45c1d.js";import{F as Z}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.05e7fc44.js";import{H as ee,E as te}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.97d824f0.js";function ae($){let a,o='Pentru a face acest lucru, va trebui să valorificați tot ceea ce ați învățat despre API-ul <code>Trainer</code> și biblioteca 🤗 Accelerate în <a href="/course/chapter3">Capitolul 3</a>, biblioteca 🤗 Datasets în <a href="/course/chapter5">Capitolul 5</a> și biblioteca 🤗 Tokenizers în <a href="/course/chapter6">Capitolul 6</a>. De asemenea, vom încărca rezultatele noastre în Model Hub, așa cum am făcut în <a href="/course/chapter4">Capitolul 4</a>, astfel încât acesta este cu adevărat capitolul în care totul se unește!',c,n,s="Fiecare secțiune poate fi citită independent.";return{c(){a=f("p"),a.innerHTML=o,c=p(),n=f("p"),n.textContent=s},l(r){a=d(r,"P",{"data-svelte-h":!0}),z(a)!=="svelte-eu7uzr"&&(a.innerHTML=o),c=m(r),n=d(r,"P",{"data-svelte-h":!0}),z(n)!=="svelte-1sb50io"&&(n.textContent=s)},m(r,u){l(r,a,u),l(r,c,u),l(r,n,u)},d(r){r&&(i(a),i(c),i(n))}}}function ie($){let a,o='Pentru a face acest lucru, va trebui să valorificați tot ceea ce ați învățat despre API-ul <code>Trainer</code> și biblioteca 🤗 Accelerate în <a href="/course/chapter3">Capitolul 3</a>, biblioteca 🤗 Datasets în <a href="/course/chapter5">Capitolul 5</a> și biblioteca 🤗 Tokenizers în <a href="/course/chapter6">Capitolul 6</a>. De asemenea, vom încărca rezultatele noastre în Model Hub, așa cum am făcut în <a href="/course/chapter4">Capitolul 4</a>, astfel încât acesta este cu adevărat capitolul în care totul se unește!',c,n,s="Fiecare secțiune poate fi citită independent și vă va arăta cum să antrenați un model cu API-ul <code>Trainer</code> sau cu propria buclă de antrenament, utilizând 🤗 Accelerate. Nu ezitați să săriți peste oricare dintre cele două părți și să vă concentrați pe cea care vă interesează cel mai mult: API-ul <code>Trainer</code> este excelent pentru fine-tuning sau antrenarea modelului vostru fără a vă face griji cu privire la ceea ce se întâmplă în spatele scenei, în timp ce bucla de antrenament cu <code>Accelerate</code> vă va permite să personalizați mai ușor orice parte doriți.";return{c(){a=f("p"),a.innerHTML=o,c=p(),n=f("p"),n.innerHTML=s},l(r){a=d(r,"P",{"data-svelte-h":!0}),z(a)!=="svelte-eu7uzr"&&(a.innerHTML=o),c=m(r),n=d(r,"P",{"data-svelte-h":!0}),z(n)!=="svelte-vn7nc5"&&(n.innerHTML=s)},m(r,u){l(r,a,u),l(r,c,u),l(r,n,u)},d(r){r&&(i(a),i(c),i(n))}}}function re($){let a,o,c,n,s,r,u,w,h,M,_,q='În <a href="/course/chapter3">Capitolul 3</a>, ați văzut cum să faceți fine-tune unui model pentru clasificarea textului. În acest capitol, vom aborda următoarele sarcini NLP:',H,C,B="<li>Clasificarea tokenilor</li> <li>Masked language modeling (precum BERT)</li> <li>Sumarizare</li> <li>Traducere</li> <li>Preantrenare pentru <code>causal language modeling</code> (precum GPT-2)</li> <li>Răspunsul la întrebări</li>",L,P,b,O="<p>Dacă citiți secțiunile în succesiune, veți observa că acestea au destul de mult cod și proză în comun. Repetarea este intenționată, pentru a vă permite să intrați (sau să reveniți mai târziu) la orice sarcină care vă interesează și să găsiți un exemplu.</p>",k,T,x,g,A;s=new Z({props:{fw:$[0]}}),u=new ee({props:{title:"Introducere",local:"introduction",headingTag:"h1"}}),h=new Y({props:{chapter:7,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}});function U(e,t){return e[0]==="pt"?ie:ae}let E=U($),v=E($);return T=new te({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ro/chapter7/1.mdx"}}),{c(){a=f("meta"),o=p(),c=f("p"),n=p(),y(s.$$.fragment),r=p(),y(u.$$.fragment),w=p(),y(h.$$.fragment),M=p(),_=f("p"),_.innerHTML=q,H=p(),C=f("ul"),C.innerHTML=B,L=p(),v.c(),P=p(),b=f("blockquote"),b.innerHTML=O,k=p(),y(T.$$.fragment),x=p(),g=f("p"),this.h()},l(e){const t=W("svelte-u9bgzb",document.head);a=d(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(i),o=m(e),c=d(e,"P",{}),G(c).forEach(i),n=m(e),I(s.$$.fragment,e),r=m(e),I(u.$$.fragment,e),w=m(e),I(h.$$.fragment,e),M=m(e),_=d(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),z(_)!=="svelte-zxgu4g"&&(_.innerHTML=q),H=m(e),C=d(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),z(C)!=="svelte-162b42s"&&(C.innerHTML=B),L=m(e),v.l(e),P=m(e),b=d(e,"BLOCKQUOTE",{class:!0,"data-svelte-h":!0}),z(b)!=="svelte-1rtz68m"&&(b.innerHTML=O),k=m(e),I(T.$$.fragment,e),x=m(e),g=d(e,"P",{}),G(g).forEach(i),this.h()},h(){R(a,"name","hf:doc:metadata"),R(a,"content",ne),R(b,"class","tip")},m(e,t){X(document.head,a),l(e,o,t),l(e,c,t),l(e,n,t),D(s,e,t),l(e,r,t),D(u,e,t),l(e,w,t),D(h,e,t),l(e,M,t),l(e,_,t),l(e,H,t),l(e,C,t),l(e,L,t),v.m(e,t),l(e,P,t),l(e,b,t),l(e,k,t),D(T,e,t),l(e,x,t),l(e,g,t),A=!0},p(e,[t]){const j={};t&1&&(j.fw=e[0]),s.$set(j),E!==(E=U(e))&&(v.d(1),v=E(e),v&&(v.c(),v.m(P.parentNode,P)))},i(e){A||(F(s.$$.fragment,e),F(u.$$.fragment,e),F(h.$$.fragment,e),F(T.$$.fragment,e),A=!0)},o(e){S(s.$$.fragment,e),S(u.$$.fragment,e),S(h.$$.fragment,e),S(T.$$.fragment,e),A=!1},d(e){e&&(i(o),i(c),i(n),i(r),i(w),i(M),i(_),i(H),i(C),i(L),i(P),i(b),i(k),i(x),i(g)),i(a),N(s,e),N(u,e),N(h,e),v.d(e),N(T,e)}}}const ne='{"title":"Introducere","local":"introduction","sections":[],"depth":1}';function le($,a,o){let c="pt";return Q(()=>{const n=new URLSearchParams(window.location.search);o(0,c=n.get("fw")||"pt")}),[c]}class me extends J{constructor(a){super(),V(this,a,le,re,K,{})}}export{me as component};