Buckets:

rtrm's picture
|
download
raw
1.77 kB
# 🤗 Datasets, итоги!
<CourseFloatingBanner
chapter={5}
classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>
Что ж, это было настоящее путешествие по библиотеке 🤗 Datasets — поздравляем, вы зашли так далеко! Со знаниями, которые вы получили из этой главы, вы сможете:
- Загружать наборы данных из любого места, будь то Hugging Face Hub, ваш ноутбук или удаленный сервер в вашей компании.
- Обрабатывать свои данные, используя сочетание функций `Dataset.map()` и `Dataset.filter()`.
- Быстро переключаться между форматами данных, такими как Pandas и NumPy, с помощью `Dataset.set_format()`.
- Создавать свой собственный набор данных и отправлять его в Hugging Face Hub.
- Строить свои эмбеддинги документов с помощью модели Transformer и создавать семантический поисковик с помощью FAISS.
В [Главе 7](../chapter7) мы будем использовать все это с пользой, поскольку мы углубимся в основные задачи NLP, для которых отлично подходят модели Transformer. Однако, прежде чем идти вперед, проверьте свои знания о 🤗 Datasets с помощью быстрого теста!
<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ru/chapter5/7.mdx" />

Xet Storage Details

Size:
1.77 kB
·
Xet hash:
e7b63915216f583cb69185597c22a0c5416e12989550aaa661cc287cb4a91b61

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