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# Introduzione
Nel [Capitolo 2](/course/chapter2) abbiamo scoperto come utilizzare i tokenizzatori e i modelli preaddestrati per effettuare delle predizioni. Ma cosa fare se si vuole affinare un modello preaddestrato col tuo dataset? Lo scopriremo in questo capitolo! Impareremo:
{#if fw === 'pt'}
* Come preparare un grande dataset dall'Hub
* Come usare l'API di alto livello `Trainer` per affinare un modello
* Come usare un ciclo di addestramento personalizzato
* Come utilizzare la libreria 🤗 Accelerate per eseguire facilmente quel ciclo di addestramento personalizzato su qualsiasi sistema distribuito
{:else}
* Come preparare un grande dataset dall'Hub
* Come usare Keras per affinare un modello
* Come usare Keras per ottenere delle predizioni
* Come usare una metrica personalizzata
{/if}
Per caricare i checkpoint di addestramento sull'Hub di Hugging Face è necessario un account huggingface.co: [creare un account](https://huggingface.co/join)
<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/it/chapter3/1.mdx" />

Xet Storage Details

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2af03e5d5b7f642010abc9784dca2ab9cf1d81883812ba908e236db9904244aa

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