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Finetuning, coché !

C'était amusant ! Dans les deux premiers chapitres, vous avez appris à connaître les modèles et les tokenizers, et vous savez maintenant comment les finetuner pour vos propres données. Pour récapituler, dans ce chapitre vous :

{#if fw === 'pt'}

  • avez appris à connaître les jeux de données dans le Hub,
  • avez appris à charger et à prétraiter des jeux de données, notamment en utilisant le remplissage dynamique et les assembleurs,
  • avez implémenté votre propre finetuning et évaluation d'un modèle,
  • avez implémenté une boucle d'entraînement de niveau inférieur,
  • avez utilisé 🤗 Accelerate pour adapter facilement votre boucle d'entraînement afin qu'elle fonctionne pour plusieurs GPUs ou TPUs.

{:else}

  • avez appris à connaître les jeux de données dans le Hub,
  • avez appris comment charger et prétraiter les jeux de données,
  • avez appris comment finetuner et évaluer un modèle avec Keras,
  • avez implémenté une métrique personnalisée.

{/if}

Xet Storage Details

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Xet hash:
f9fd929848d28490b37ea5b4a1a0645ba0cc8620d83a5637967070dabc472c53

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