Buckets:

rtrm's picture
|
download
raw
1.13 kB
# Introdução
<CourseFloatingBanner
chapter={3}
classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>
No [Capítulo 2](/course/chapter2) 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](https://huggingface.co/join)
<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/pt/chapter3/1.mdx" />

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.