Buckets:
Ajuste de modelos, ¡hecho!
¡Qué divertido! En los dos primeros capítulos aprendiste sobre modelos y tokenizadores, y ahora sabes cómo ajustarlos a tus propios datos. Para recapitular, en este capítulo:
{#if fw === 'pt'}
- Aprendiste sobre los conjuntos de datos del Hub
- Aprendiste a cargar y preprocesar conjuntos de datos, incluyendo el uso de padding dinámico y los "collators"
- Implementaste tu propio ajuste (fine-tuning) y cómo evaluar un modelo
- Implementaste un bucle de entrenamiento de bajo nivel
- Utilizaste 🤗 Accelerate para adaptar fácilmente tu bucle de entrenamiento para que funcione en múltiples GPUs o TPUs
{:else}
- Aprendiste sobre los conjuntos de datos en Hub
- Aprendiste a cargar y preprocesar conjuntos de datos
- Aprendiste a ajustar (fine-tuning) y evaluar un modelo con Keras
- Implementaste una métrica personalizada
{/if}
Xet Storage Details
- Size:
- 1.13 kB
- Xet hash:
- e67ef5ee49bd922a785bda55729fe01145de6bdef9e598bd7849097b20f7a6e6
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Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.