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import{s as j,n as G,o as I}from"../chunks/scheduler.505acc25.js";import{S as O,i as R,e as f,s as o,c as L,h as J,a as $,d as a,b as r,f as B,g as T,j as z,k as U,l as K,m as s,n as M,t as D,o as E,p as S}from"../chunks/index.ccc5f2c1.js";import{C as Q,E as V}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.e9e9c373.js";import{C as W}from"../chunks/CourseFloatingBanner.edb13094.js";import{H as X}from"../chunks/Heading.666af0ac.js";function Y(F){let n,b,g,_,i,C,l,x,u,v,m,k="Bueno, ese fue un gran tour de la librería 🤗 Datasets. ¡Felicitaciones por llegar hasta aquí! Con el conocimiento que adquiriste en este capítulo, deberías ser capaz de:",y,p,A="<li>Cargar datasets de cualquier parte, sea del Hub de Hugging Face, tu computador o un servidor remoto en tu compañía.</li> <li>Preparar tus datos usando una combinación de las funciones <code>Dataset.map()</code> y <code>Dataset.filter()</code>.</li> <li>Cambiar rápidamente entre formatos de datos como Pandas y NumPy usando <code>Dataset.set_format()</code>.</li> <li>Crear tu propio dataset y subirlo al Hub de Hugging Face.</li> <li>Procesar tus documentos usando un modelo de Transformer y construir un motor de búsqueda semántica usando FAISS.</li>",P,c,N='En el <a href="/course/chapter7">Capítulo 7</a> pondremos todo esto en práctica cuando veamos a profundidad las tareas de PLN en las que son buenos los modelos de Transformers. Antes de seguir, ¡es hora de poner a prueba tu conocimiento de 🤗 Datasets con un quiz!',H,d,q,h,w;return i=new Q({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),l=new X({props:{title:"🤗 Datasets, ¡listo!",local:"-datasets-listo",headingTag:"h1"}}),u=new W({props:{chapter:5,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),d=new V({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/es/chapter5/7.mdx"}}),{c(){n=f("meta"),b=o(),g=f("p"),_=o(),L(i.$$.fragment),C=o(),L(l.$$.fragment),x=o(),L(u.$$.fragment),v=o(),m=f("p"),m.textContent=k,y=o(),p=f("ul"),p.innerHTML=A,P=o(),c=f("p"),c.innerHTML=N,H=o(),L(d.$$.fragment),q=o(),h=f("p"),this.h()},l(e){const t=J("svelte-u9bgzb",document.head);n=$(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),b=r(e),g=$(e,"P",{}),B(g).forEach(a),_=r(e),T(i.$$.fragment,e),C=r(e),T(l.$$.fragment,e),x=r(e),T(u.$$.fragment,e),v=r(e),m=$(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),z(m)!=="svelte-1k0ykas"&&(m.textContent=k),y=r(e),p=$(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),z(p)!=="svelte-cvhtws"&&(p.innerHTML=A),P=r(e),c=$(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),z(c)!=="svelte-fr2qs2"&&(c.innerHTML=N),H=r(e),T(d.$$.fragment,e),q=r(e),h=$(e,"P",{}),B(h).forEach(a),this.h()},h(){U(n,"name","hf:doc:metadata"),U(n,"content",Z)},m(e,t){K(document.head,n),s(e,b,t),s(e,g,t),s(e,_,t),M(i,e,t),s(e,C,t),M(l,e,t),s(e,x,t),M(u,e,t),s(e,v,t),s(e,m,t),s(e,y,t),s(e,p,t),s(e,P,t),s(e,c,t),s(e,H,t),M(d,e,t),s(e,q,t),s(e,h,t),w=!0},p:G,i(e){w||(D(i.$$.fragment,e),D(l.$$.fragment,e),D(u.$$.fragment,e),D(d.$$.fragment,e),w=!0)},o(e){E(i.$$.fragment,e),E(l.$$.fragment,e),E(u.$$.fragment,e),E(d.$$.fragment,e),w=!1},d(e){e&&(a(b),a(g),a(_),a(C),a(x),a(v),a(m),a(y),a(p),a(P),a(c),a(H),a(q),a(h)),a(n),S(i,e),S(l,e),S(u,e),S(d,e)}}}const Z='{"title":"🤗 Datasets, ¡listo!","local":"-datasets-listo","sections":[],"depth":1}';function ee(F){return I(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class re extends O{constructor(n){super(),R(this,n,ee,Y,j,{})}}export{re as component};