Buckets:

rtrm's picture
|
download
raw
1.28 kB
# Tỉnh chỉnh, thử xem!
<CourseFloatingBanner
chapter={3}
classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>
Trong hai chương đầu tiên, bạn đã học về các mô hình và tokenizer, và bây giờ bạn biết cách tinh chỉnh chúng cho dữ liệu của riêng bạn. Tóm lại, trong chương này bạn:
{#if fw === 'pt'}
* Đã tìm hiểu về tập dữ liệu trong [Hub](https://huggingface.co/datasets)
* Đã học cách tải và tiền xử lý bộ dữ liệu, bao gồm cả việc sử dụng đệm động và trình đối chiếu
* Thực hiện tinh chỉnh và đánh giá mô hình của riêng bạn
* Đã thực hiện một vòng huấn luyện cấp thấp hơn
* Được sử dụng 🤗 Accelerate để dễ dàng điều chỉnh vòng lặp huấn luyện của bạn để nó hoạt động với nhiều GPU hoặc TPU
{:else}
* Đã tìm hiểu về các bộ dữ liệu trong [Hub](https://huggingface.co/datasets)
* Đã học cách tải và tiền xử lý bộ dữ liệu
* Đã học cách tinh chỉnh và đánh giá một mô hình với Keras
* Đã triển khai các thước đo tùy chỉnh
{/if}
<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/vi/chapter3/5.mdx" />

Xet Storage Details

Size:
1.28 kB
·
Xet hash:
07cce3e6c48a98bc06b3fb48935343b22e34ad996ab857a5092b9c61abcf03cf

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