Buckets:
| # บทนำ | |
| <CourseFloatingBanner | |
| chapter={3} | |
| classNames="absolute z-10 right-0 top-0" | |
| /> | |
| ใน [Chapter 2](/course/chapter2) 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](https://huggingface.co/join) | |
| <EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/th/chapter3/1.mdx" /> |
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.