Buckets:
Introducción
En el Capítulo 2 exploramos cómo usar los tokenizadores y modelos preentrenados para realizar predicciones. Pero, ¿qué pasa si deseas ajustar un modelo preentrenado con tu propio conjunto de datos?
{#if fw === 'pt'}
- Cómo preparar un conjunto de datos grande desde el Hub.
- Cómo usar la API de alto nivel del entrenador para ajustar un modelo.
- Cómo usar un bucle personalizado de entrenamiento.
- Cómo aprovechar la librería 🤗 Accelerate para fácilmente ejecutar el bucle personalizado de entrenamiento en cualquier configuración distribuida.
{:else}
- Cómo preparar un conjunto de datos grande desde el Hub.
- Cómo usar Keras para ajustar un modelo.
- Cómo usar Keras para obtener predicciones.
- Cómo usar una métrica personalizada.
{/if}
Para subir tus puntos de control (checkpoints) en el Hub de Hugging Face, necesitas una cuenta en huggingface.co: crea una cuenta
Xet Storage Details
- Size:
- 1.16 kB
- Xet hash:
- 1fe2aa10d5764966e27c1ac357fe04cd3edfbfe948213b8649624e0def09ef31
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Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.