Buckets:

rtrm's picture
download
raw
4.04 kB
import{s as O,n as R,o as U}from"../chunks/scheduler.893fe8c9.js";import{S as D,i as I,e as g,s as l,c as L,h as J,a as h,d as n,b as i,f as G,g as T,j as F,k as N,l as K,m as a,n as E,t as j,o as S,p as z}from"../chunks/index.2d09ebb4.js";import{C as Q,H as V,E as W}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.10c413d1.js";import{C as X}from"../chunks/CourseFloatingBanner.e3aeab73.js";function Y(k){let s,d,$,b,o,x,r,v,m,w,p,q='Вот и закончилась первая часть курса! Часть 2 будет выпущена 15 ноября вместе с большим событием для сообщества, дополнительную информацию см. [здесь] (<a href="https://huggingface.co/blog/course-launch-event" rel="nofollow">https://huggingface.co/blog/course-launch-event</a>).',C,f,A='Теперь вы сможете точно настроить предварительно обученную модель для задачи классификации текста (одно предложение или пара предложений) и загрузить результат в Model Hub. Чтобы убедиться, что вы усвоили этот первый раздел, вы должны сделать именно это по интересующей вас проблеме (и не обязательно на английском языке, если вы говорите на другом языке)! Вы можете найти помощь на <a href="https://discuss.huggingface.co/" rel="nofollow">форумах Hugging Face</a> и поделиться своим проектом в [этой теме](<a href="https://discuss.huggingface.co/t/share-your-projects" rel="nofollow">https://discuss.huggingface.co/t/share-your-projects</a> /6803)!',y,u,B="Нам не терпится увидеть, как вы используете свои знания!",M,c,P,_,H;return o=new Q({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),r=new V({props:{title:"Первая часть завершена!",local:"первая-часть-завершена",headingTag:"h1"}}),m=new X({props:{chapter:4,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),c=new W({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ru/chapter4/5.mdx"}}),{c(){s=g("meta"),d=l(),$=g("p"),b=l(),L(o.$$.fragment),x=l(),L(r.$$.fragment),v=l(),L(m.$$.fragment),w=l(),p=g("p"),p.innerHTML=q,C=l(),f=g("p"),f.innerHTML=A,y=l(),u=g("p"),u.textContent=B,M=l(),L(c.$$.fragment),P=l(),_=g("p"),this.h()},l(t){const e=J("svelte-u9bgzb",document.head);s=h(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(n),d=i(t),$=h(t,"P",{}),G($).forEach(n),b=i(t),T(o.$$.fragment,t),x=i(t),T(r.$$.fragment,t),v=i(t),T(m.$$.fragment,t),w=i(t),p=h(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),F(p)!=="svelte-44clnl"&&(p.innerHTML=q),C=i(t),f=h(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),F(f)!=="svelte-j7ljtw"&&(f.innerHTML=A),y=i(t),u=h(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),F(u)!=="svelte-1e30b9h"&&(u.textContent=B),M=i(t),T(c.$$.fragment,t),P=i(t),_=h(t,"P",{}),G(_).forEach(n),this.h()},h(){N(s,"name","hf:doc:metadata"),N(s,"content",Z)},m(t,e){K(document.head,s),a(t,d,e),a(t,$,e),a(t,b,e),E(o,t,e),a(t,x,e),E(r,t,e),a(t,v,e),E(m,t,e),a(t,w,e),a(t,p,e),a(t,C,e),a(t,f,e),a(t,y,e),a(t,u,e),a(t,M,e),E(c,t,e),a(t,P,e),a(t,_,e),H=!0},p:R,i(t){H||(j(o.$$.fragment,t),j(r.$$.fragment,t),j(m.$$.fragment,t),j(c.$$.fragment,t),H=!0)},o(t){S(o.$$.fragment,t),S(r.$$.fragment,t),S(m.$$.fragment,t),S(c.$$.fragment,t),H=!1},d(t){t&&(n(d),n($),n(b),n(x),n(v),n(w),n(p),n(C),n(f),n(y),n(u),n(M),n(P),n(_)),n(s),z(o,t),z(r,t),z(m,t),z(c,t)}}}const Z='{"title":"Первая часть завершена!","local":"первая-часть-завершена","sections":[],"depth":1}';function tt(k){return U(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class lt extends D{constructor(s){super(),I(this,s,tt,Y,O,{})}}export{lt as component};

Xet Storage Details

Size:
4.04 kB
·
Xet hash:
c6d05944229cd4e39e0ad149a655d0cbfb6dd1fd2a602e414225e98daf455593

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