Buckets:

rtrm's picture
download
raw
5.21 kB
import{s as K,o as O}from"../chunks/scheduler.505acc25.js";import{S as R,i as D,e as d,s as o,c as y,h as I,a as b,d as i,b as m,f as j,g as C,j as q,k as B,l as J,m as l,n as v,t as k,o as L,p as M}from"../chunks/index.821724d0.js";import{C as Q,H as V,E as W}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.2b69280f.js";import{C as X}from"../chunks/CourseFloatingBanner.a3154b9b.js";import{F as Y}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.fd0863d0.js";function Z(u){let e,r='<li><a href="https://huggingface.co/datasets" rel="nofollow">हब</a> में डेटासेट के बारे में सीखा।</li> <li>डेटासेट को लोड और पूर्व प्रसंस्करण यानि प्रीप्रोसेस करना सीखा।</li> <li>Keras के साथ एक मॉडल को फाइन-ट्यून और मूल्यांकन करना सीखा।</li> <li>एक कस्टम मीट्रिक इम्प्लमेन्ट किया गया</li>';return{c(){e=d("ul"),e.innerHTML=r},l(a){e=b(a,"UL",{"data-svelte-h":!0}),q(e)!=="svelte-1fm2ffc"&&(e.innerHTML=r)},m(a,s){l(a,e,s)},d(a){a&&i(e)}}}function tt(u){let e,r='<li><a href="https://huggingface.co/datasets" rel="nofollow">हब</a> में डेटासेट के बारे में सीखा।</li> <li>डायनेमिक पैडिंग और कोलेटर्स का उपयोग करने सहित डेटासेट को लोड और पूर्व प्रसंस्करण यानि प्रीप्रोसेस करना सीखा ।</li> <li>अपने खुद की मॉडल की फाइन-ट्यूनिंग और मूल्यांकन को इम्प्लमेन्ट किया।</li> <li>निचले-स्तर के प्रशिक्षण लूप को इम्प्लमेन्ट किया</li> <li>आपके प्रशिक्षण लूप को आसानी से अनुकूलित करने के लिए 🤗 Accelerate का उपयोग किया ताकि यह कई GPUs या TPUs के लिए काम करे।</li>';return{c(){e=d("ul"),e.innerHTML=r},l(a){e=b(a,"UL",{"data-svelte-h":!0}),q(e)!=="svelte-17q04o7"&&(e.innerHTML=r)},m(a,s){l(a,e,s)},d(a){a&&i(e)}}}function et(u){let e,r,a,s,p,P,c,T,$,E,_,H,h,A="काफी मजेदार था! पहले दो अध्यायों में आपने मॉडल और टोकननाइज़रस के बारे में सीखा, और अब आप जानते हैं कि उन्हें अपने डेटा के लिए कैसे ठीक यानि फाइन-ट्यून किया जाए। संक्षेप में, इस अध्याय में आपने:",S,w,g,U,x,z;p=new Y({props:{fw:u[0]}}),c=new Q({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),$=new V({props:{title:"फाइन-ट्यूनिंग, चेक!",local:"फइन-टयनग-चक",headingTag:"h1"}}),_=new X({props:{chapter:3,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}});function G(t,n){return t[0]==="pt"?tt:Z}let F=G(u),f=F(u);return g=new W({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/hi/chapter3/5.mdx"}}),{c(){e=d("meta"),r=o(),a=d("p"),s=o(),y(p.$$.fragment),P=o(),y(c.$$.fragment),T=o(),y($.$$.fragment),E=o(),y(_.$$.fragment),H=o(),h=d("p"),h.textContent=A,S=o(),f.c(),w=o(),y(g.$$.fragment),U=o(),x=d("p"),this.h()},l(t){const n=I("svelte-u9bgzb",document.head);e=b(n,"META",{name:!0,content:!0}),n.forEach(i),r=m(t),a=b(t,"P",{}),j(a).forEach(i),s=m(t),C(p.$$.fragment,t),P=m(t),C(c.$$.fragment,t),T=m(t),C($.$$.fragment,t),E=m(t),C(_.$$.fragment,t),H=m(t),h=b(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),q(h)!=="svelte-4ao5yu"&&(h.textContent=A),S=m(t),f.l(t),w=m(t),C(g.$$.fragment,t),U=m(t),x=b(t,"P",{}),j(x).forEach(i),this.h()},h(){B(e,"name","hf:doc:metadata"),B(e,"content",nt)},m(t,n){J(document.head,e),l(t,r,n),l(t,a,n),l(t,s,n),v(p,t,n),l(t,P,n),v(c,t,n),l(t,T,n),v($,t,n),l(t,E,n),v(_,t,n),l(t,H,n),l(t,h,n),l(t,S,n),f.m(t,n),l(t,w,n),v(g,t,n),l(t,U,n),l(t,x,n),z=!0},p(t,[n]){const N={};n&1&&(N.fw=t[0]),p.$set(N),F!==(F=G(t))&&(f.d(1),f=F(t),f&&(f.c(),f.m(w.parentNode,w)))},i(t){z||(k(p.$$.fragment,t),k(c.$$.fragment,t),k($.$$.fragment,t),k(_.$$.fragment,t),k(g.$$.fragment,t),z=!0)},o(t){L(p.$$.fragment,t),L(c.$$.fragment,t),L($.$$.fragment,t),L(_.$$.fragment,t),L(g.$$.fragment,t),z=!1},d(t){t&&(i(r),i(a),i(s),i(P),i(T),i(E),i(H),i(h),i(S),i(w),i(U),i(x)),i(e),M(p,t),M(c,t),M($,t),M(_,t),f.d(t),M(g,t)}}}const nt='{"title":"फाइन-ट्यूनिंग, चेक!","local":"फइन-टयनग-चक","sections":[],"depth":1}';function at(u,e,r){let a="pt";return O(()=>{const s=new URLSearchParams(window.location.search);r(0,a=s.get("fw")||"pt")}),[a]}class ot extends R{constructor(e){super(),D(this,e,at,et,K,{})}}export{ot as component};

Xet Storage Details

Size:
5.21 kB
·
Xet hash:
6f01a1f2e017c276e86787a9ad04ea60218abdc412bbf224aa90e704b191a272

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