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# Ajuste de modelos, ¡hecho!
<CourseFloatingBanner chapter={3} classNames="absolute z-10 right-0 top-0" />
¡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](https://huggingface.co/datasets)
- 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](https://huggingface.co/datasets)
- Aprendiste a cargar y preprocesar conjuntos de datos
- Aprendiste a ajustar (fine-tuning) y evaluar un modelo con Keras
- Implementaste una métrica personalizada
{/if}
<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/es/chapter3/5.mdx" />

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e67ef5ee49bd922a785bda55729fe01145de6bdef9e598bd7849097b20f7a6e6

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