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Introdução

No Capítulo 2 exploramos como utilizar tokenizadores e modelos pré treinados para fazer previsões. Mas e se você quiser ajustar um modelo pré-treinado para seu próprio dataset? Esse é o tema deste capítulo! Você vai aprender:

{#if fw === 'pt'}

  • Como preparar um datset grande do Hub
  • Como usar a API de alto nível Trainer para ajustar um modelo
  • Como usar um loop de treinamento personalizado
  • Como usar a biblioteca 🤗 Accelerate para executar facilmente esse loop de treinamento personalizado em qualquer configuração distribuída {#else}

{:else}

  • Como preparar um dataset grande do Hub
  • Como usar Keras para ajustar um modelo
  • Como usar Keras para fazer previsões
  • Como usar uma métrica personalizada

{/if}

Para fazer upload de seus checkpoints treinados para o Hugging Face Hub, você precisará de uma conta huggingface.co: crie uma conta

Xet Storage Details

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Xet hash:
bba26aff4264955c960dffe3d6a4697092f675dd2e8191c654fc64e66d6794e3

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