Buckets:

rtrm's picture
|
download
raw
1.47 kB
# Fine-tuning, итоги!
<CourseFloatingBanner
chapter={3}
classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>
Это было весело! В первых двух главах вы узнали о моделях и токенизаторах, и теперь вы знаете как применить fine-tuning на собственных данных.
Напомним, в этой главе вы:
{#if fw === 'pt'}
* Узнали о датасетах из [Hub](https://huggingface.co/datasets)
* Узнали как загрузить и предобработать данные (включая динамический padding и collator)
* Реализовали свой fine-tuning и валидировали модель
* Реализовали низко-уровневый обучающий цикл
* Использовали 🤗 Accelerate для легкой адаптации обучающего цикла к нескольким GPU или TPU
{:else}
* Узнали о датасетах из [Hub](https://huggingface.co/datasets)
* Узнали как загрузить и предобработать данные
* Узнали как реализовать fine-tuning и валидировать модель с исползованием keras
* Реализовали собственную метрику
{/if}
<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ru/chapter3/5.mdx" />

Xet Storage Details

Size:
1.47 kB
·
Xet hash:
09f9b2ebcdfc9ac4f5f179f5626d4dc117e9fa75ff8b62db1dcd909eb2da25d6

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