Buckets:

rtrm's picture
|
download
raw
1.72 kB
# Введение
<CourseFloatingBanner
chapter={3}
classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>
В [главе 2](../chapter2/1) мы увидели, как можно использовать токенизаторы и предобученные модели для построения предсказаний. Но что если мы хотим дообучить предобученную модель на собственном датасете? Это и есть тема данной главы! Мы изучим:
{#if fw === 'pt'}
* Как подготовить большой датасет из Model Hub
* Как использовать высокоуровненое API для дообучения модели
* Как использовать собственный цикл обучения (training loop)
* Как использовать библиотеку 🤗 Accelerate для запуска собственного цикла обучения на распределенной вычислительной структуре
{:else}
* Как подготовить большой датасет из Model Hub
* Как использовать Keras для дообучения модели
* Как использовать Keras для получения предсказаний
* Как использовать собственную метрику
{/if}
Чтобы загрузить свои чекпоинты на Hugging Face Hub, необходимо иметь учетную запись: [создать аккаунт](https://huggingface.co/join)
<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ru/chapter3/1.mdx" />

Xet Storage Details

Size:
1.72 kB
·
Xet hash:
79cadef2b40800dac1bec9e358cf7ee7543c87d95eeeb51f109c8081ec0f1674

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