Buckets:
फाइन-ट्यूनिंग, चेक!
काफी मजेदार था! पहले दो अध्यायों में आपने मॉडल और टोकननाइज़रस के बारे में सीखा, और अब आप जानते हैं कि उन्हें अपने डेटा के लिए कैसे ठीक यानि फाइन-ट्यून किया जाए। संक्षेप में, इस अध्याय में आपने:
{#if fw === 'pt'}
- हब में डेटासेट के बारे में सीखा।
- डायनेमिक पैडिंग और कोलेटर्स का उपयोग करने सहित डेटासेट को लोड और पूर्व प्रसंस्करण यानि प्रीप्रोसेस करना सीखा ।
- अपने खुद की मॉडल की फाइन-ट्यूनिंग और मूल्यांकन को इम्प्लमेन्ट किया।
- निचले-स्तर के प्रशिक्षण लूप को इम्प्लमेन्ट किया
- आपके प्रशिक्षण लूप को आसानी से अनुकूलित करने के लिए 🤗 Accelerate का उपयोग किया ताकि यह कई GPUs या TPUs के लिए काम करे।
{:else}
- हब में डेटासेट के बारे में सीखा।
- डेटासेट को लोड और पूर्व प्रसंस्करण यानि प्रीप्रोसेस करना सीखा।
- Keras के साथ एक मॉडल को फाइन-ट्यून और मूल्यांकन करना सीखा।
- एक कस्टम मीट्रिक इम्प्लमेन्ट किया गया
{/if}
Xet Storage Details
- Size:
- 2.32 kB
- Xet hash:
- b475f67cdb03bbaa9efcf5ae21313cd3cc6242865380a4c6ce82dd303a384421
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Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.