Buckets:
บทนำ
ใน Chapter 2 เราได้เรียนรู้วิธีการใช้ tokenizers และโมเดลที่ผ่านการเทรนมาแล้ว (pretrained models) ในการทำนาย แต่ถ้าเราต้องการจะใช้ dataset ของเราเองในการ fine-tune โมเดลล่ะ? นั่นคือหัวข้อของบทนี้เลย! คุณจะได้เรียนรู้:
{#if fw === 'pt'}
- วิธีการเตรียม dataset ขนาดใหญ่จาก Hub
- วิธีการใช้ high-level
TrainerAPI ในการ fine-tune โมเดล - วิธีการใช้ training loop ที่เขียนขึ้นเอง (custom training loop)
- วิธีการใช้ประโยชน์จาก 🤗 Accelerate library ในการรัน custom training loop บน distributed setup แบบต่าง ๆ
{:else}
- วิธีการเตรียม dataset ขนาดใหญ่จาก Hub
- วิธีการใช้ Keras ในการ fine-tune โมเดล
- วิธีการใช้ Keras ในการทำนายผล
- วิธีการใช้ metric ที่เขียนขึ้นเอง (custom metric)
{/if}
ถ้าคุณต้องการจะ upload trained checkpoints ของคุณขึ้น Hugging Face Hub คุณจะต้องมีบัญชี huggingface.co ก่อน : create an account
Xet Storage Details
- Size:
- 1.86 kB
- Xet hash:
- 884c3084aee601bc24705964b150f976d242ab2a877cf0d8e31a3166e91845ee
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.