Buckets:

rtrm's picture
|
download
raw
1.86 kB

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 Trainer API 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.