Buckets:

rtrm's picture
|
download
raw
7.28 kB
# နိဒါန်း[[introduction]]
<CourseFloatingBanner
chapter={8}
classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>
🤗 Transformers ကို အသုံးပြုပြီး အသုံးအများဆုံး NLP tasks တွေကို ဘယ်လိုကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရမယ်ဆိုတာ သင်သိပြီဆိုတော့၊ သင်ကိုယ်ပိုင် projects တွေကို စတင်နိုင်ပါပြီ။ ဒီအခန်းမှာ ကျွန်တော်တို့ဟာ ပြဿနာတစ်ခု ကြုံတွေ့ရတဲ့အခါ ဘာလုပ်ရမလဲဆိုတာကို လေ့လာသွားမှာပါ။ သင့်ရဲ့ code ဒါမှမဟုတ် training ကို ဘယ်လိုအောင်မြင်စွာ debug လုပ်ရမလဲ၊ ပြီးတော့ သင်ကိုယ်တိုင် ပြဿနာကို ဖြေရှင်းနိုင်ခြင်းမရှိရင် community ကနေ ဘယ်လိုအကူအညီတောင်းရမလဲဆိုတာ သင်ယူရပါလိမ့်မယ်။ ပြီးတော့ Hugging Face libraries တွေထဲက တစ်ခုမှာ bug တစ်ခု တွေ့ပြီလို့ သင်ထင်တယ်ဆိုရင်၊ ပြဿနာကို အမြန်ဆုံးဖြေရှင်းနိုင်ဖို့ အကောင်းဆုံးအစီရင်ခံနည်းကို ကျွန်တော်တို့ ပြသပေးပါမယ်။
ပိုမိုတိကျစွာပြောရရင်၊ ဒီအခန်းမှာ သင်ယူရမယ့်အရာတွေကတော့...
- error ရတဲ့အခါ ပထမဆုံး လုပ်သင့်တဲ့အရာ
- [forums](https://discuss.huggingface.co/) မှာ အကူအညီ ဘယ်လိုတောင်းရမလဲ
- သင့်ရဲ့ training pipeline ကို ဘယ်လို debug လုပ်ရမလဲ
- ကောင်းမွန်တဲ့ issue တစ်ခုကို ဘယ်လိုရေးရမလဲ
ဒါတွေထဲက ဘယ်တစ်ခုမှ 🤗 Transformers ဒါမှမဟုတ် Hugging Face ecosystem နဲ့ သီးခြားသက်ဆိုင်တာ မဟုတ်ပါဘူး၊ ဒီအခန်းကနေ ရရှိမယ့် သင်ခန်းစာတွေဟာ open source projects အများစုနဲ့ သက်ဆိုင်ပါတယ်။
## ဝေါဟာရ ရှင်းလင်းချက် (Glossary)
* **NLP Tasks (Natural Language Processing Tasks)**: ကွန်ပျူတာတွေ လူသားဘာသာစကားကို နားလည်၊ အဓိပ္ပာယ်ဖော်ပြီး၊ ဖန်တီးနိုင်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးတဲ့ အလုပ်တွေ (ဥပမာ- text classification, question answering)။
* **🤗 Transformers Library**: Hugging Face က ထုတ်လုပ်ထားတဲ့ library တစ်ခုဖြစ်ပြီး Transformer မော်ဒယ်တွေကို အသုံးပြုပြီး Natural Language Processing (NLP), computer vision, audio processing စတဲ့ နယ်ပယ်တွေမှာ အဆင့်မြင့် AI မော်ဒယ်တွေကို တည်ဆောက်ပြီး အသုံးပြုနိုင်စေပါတယ်။
* **Projects**: သတ်မှတ်ထားသော ရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုကို ပြည့်မီရန် စီစဉ်ထားသော အလုပ်။
* **Debug**: ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်တစ်ခုရှိ အမှားများ (bugs) ကို ရှာဖွေ၊ ဖော်ထုတ်ပြီး ပြင်ဆင်ခြင်း။
* **Training**: Artificial Intelligence (AI) သို့မဟုတ် Machine Learning (ML) မော်ဒယ်တစ်ခုကို ဒေတာများဖြင့် လေ့ကျင့်ပေးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်။
* **Community**: Hugging Face တွင် AI/ML နယ်ပယ်မှ သုံးစွဲသူများ၊ developer များ နှင့် သုတေသီများ စုစည်းထားသော အဖွဲ့အစည်း။
* **Bug**: ဆော့ဖ်ဝဲလ်တစ်ခု၏ code ထဲတွင်ရှိသော အမှားတစ်ခုကြောင့် ပရိုဂရမ်သည် မျှော်လင့်ထားသည့်အတိုင်း အလုပ်မလုပ်ခြင်း။
* **Hugging Face Libraries**: Hugging Face မှ ထုတ်လုပ်ထားသော ဆော့ဖ်ဝဲလ် library များ (ဥပမာ- 🤗 Transformers, 🤗 Datasets, 🤗 Tokenizers, 🤗 Accelerate)။
* **Report**: ပြဿနာတစ်ခု သို့မဟုတ် bug တစ်ခုကို တရားဝင်အကြောင်းကြားခြင်း။
* **Error**: ပရိုဂရမ်တစ်ခု အလုပ်လုပ်နေစဉ် ဖြစ်ပေါ်လာသော ပြဿနာတစ်ခုကြောင့် ၎င်းသည် ပုံမှန်အတိုင်း ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းမရှိခြင်း။
* **Forums**: အွန်လိုင်းဆွေးနွေးပွဲ ဖိုရမ်များ။
* **Training Pipeline**: Machine Learning မော်ဒယ်တစ်ခုကို data preprocessing မှစ၍ model training, evaluation အထိ ပါဝင်သော အဆင့်များစွာရှိသည့် လုပ်ငန်းစဉ်။
* **Issue**: ဆော့ဖ်ဝဲလ် project တစ်ခုတွင် တွေ့ရှိရသော bug, feature request, သို့မဟုတ် ပြဿနာတစ်ခု။ ၎င်းကို GitHub Issues ကဲ့သို့သော platform များတွင် မှတ်တမ်းတင်ထားသည်။
* **Hugging Face Ecosystem**: Hugging Face ကုမ္ပဏီမှ ဖန်တီးထားတဲ့ AI နဲ့ machine learning အတွက် ကိရိယာတွေ၊ library တွေ၊ မော်ဒယ်တွေနဲ့ platform တွေရဲ့ အစုအဝေးတစ်ခုပါ။
* **Open Source Projects**: ၎င်းတို့၏ source code ကို အများပြည်သူအား လွတ်လပ်စွာ အသုံးပြု၊ ပြင်ဆင်၊ ဖြန့်ဝေခွင့်ပြုထားသော ဆော့ဖ်ဝဲလ် project များ။
<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/my/chapter8/1.mdx" />

Xet Storage Details

Size:
7.28 kB
·
Xet hash:
323a4e334ad3ea236b964bfc88f8f5be5675594e696add2906bacf9caaa9d716

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