Buckets:
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
Trainerpara 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
- Size:
- 1.13 kB
- Xet hash:
- bba26aff4264955c960dffe3d6a4697092f675dd2e8191c654fc64e66d6794e3
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.