course/pr_1139/my/_app/immutable/nodes/77.f2c4e9e9.js

import{s as ne,o as re}from"../chunks/scheduler.893fe8c9.js";import{S as le,i as ae,e as c,s as o,c as v,h as se,a as f,d as i,b as g,f as te,g as w,j as $,k as j,l as oe,m as n,n as x,t as A,o as I,p as z}from"../chunks/index.b1df2166.js";import{C as ge,H as ie,E as ue}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.6c99a5ee.js";import{C as me}from"../chunks/CourseFloatingBanner.c1c08878.js";import{F as pe}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.4480e339.js";function ce(L){let r,p='ဒါတွေကို လုပ်ဆောင်ဖို့အတွက်၊ <a href="/course/chapter3">Chapter 3</a> မှာ Keras API နဲ့ models တွေကို train လုပ်တာအကြောင်း သင်သင်ယူခဲ့တဲ့ အရာအားလုံး၊ <a href="/course/chapter5">Chapter 5</a> မှာ 🤗 Datasets library အကြောင်း၊ ပြီးတော့ <a href="/course/chapter6">Chapter 6</a> မှာ 🤗 Tokenizers library အကြောင်း သင်သင်ယူခဲ့တဲ့ အရာအားလုံးကို အကျိုးယူဖို့ လိုအပ်ပါလိမ့်မယ်။ <a href="/course/chapter4">Chapter 4</a> မှာ လုပ်ခဲ့သလို ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ရလဒ်တွေကို Model Hub ကိုလည်း upload လုပ်သွားမှာဖြစ်တဲ့အတွက်၊ ဒါဟာ အရာအားလုံး ပေါင်းစပ်လာမယ့် အခန်းပါပဲ!',s,a,m="အပိုင်းတစ်ခုစီကို သီးခြားစီ ဖတ်ရှုနိုင်ပါတယ်။";return{c(){r=c("p"),r.innerHTML=p,s=o(),a=c("p"),a.textContent=m},l(l){r=f(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(r)!=="svelte-9z3eqd"&&(r.innerHTML=p),s=g(l),a=f(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(a)!=="svelte-p8x463"&&(a.textContent=m)},m(l,u){n(l,r,u),n(l,s,u),n(l,a,u)},d(l){l&&(i(r),i(s),i(a))}}}function fe(L){let r,p='ဒါတွေကို လုပ်ဆောင်ဖို့အတွက်၊ <a href="/course/chapter3">Chapter 3</a> မှာ သင်သင်ယူခဲ့တဲ့ <code>Trainer</code> API နဲ့ 🤗 Accelerate library အကြောင်း၊ <a href="/course/chapter5">Chapter 5</a> မှာ 🤗 Datasets library အကြောင်း၊ ပြီးတော့ <a href="/course/chapter6">Chapter 6</a> မှာ 🤗 Tokenizers library အကြောင်း သင်သင်ယူခဲ့တဲ့ အရာအားလုံးကို အကျိုးယူဖို့ လိုအပ်ပါလိမ့်မယ်။ <a href="/course/chapter4">Chapter 4</a> မှာ လုပ်ခဲ့သလို ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ရလဒ်တွေကို Model Hub ကိုလည်း upload လုပ်သွားမှာဖြစ်တဲ့အတွက်၊ ဒါဟာ အရာအားလုံး ပေါင်းစပ်လာမယ့် အခန်းပါပဲ!',s,a,m="အပိုင်းတစ်ခုစီကို သီးခြားစီ ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး <code>Trainer</code> API ဒါမှမဟုတ် သင်ကိုယ်တိုင်ရဲ့ training loop ကို 🤗 Accelerate အသုံးပြုပြီး model တစ်ခုကို ဘယ်လို train လုပ်ရမယ်ဆိုတာ ပြသပေးပါလိမ့်မယ်။ အပိုင်းနှစ်ခုထဲက စိတ်ဝင်စားရာ တစ်ခုကို ကျော်သွားပြီး အဲဒီတစ်ခုတည်းကိုပဲ အာရုံစိုက်နိုင်ပါတယ်။ <code>Trainer</code> API က model ကို fine-tuning လုပ်တာ ဒါမှမဟုတ် နောက်ကွယ်မှာ ဘာတွေဖြစ်နေလဲဆိုတာကို စိုးရိမ်စရာမလိုဘဲ train လုပ်တာအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်ပြီး၊ <code>Accelerate</code> နဲ့ training loop ကတော့ သင်လိုချင်တဲ့ အစိတ်အပိုင်းတိုင်းကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ customize လုပ်နိုင်စေပါလိမ့်မယ်။";return{c(){r=c("p"),r.innerHTML=p,s=o(),a=c("p"),a.innerHTML=m},l(l){r=f(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(r)!=="svelte-9ii68w"&&(r.innerHTML=p),s=g(l),a=f(l,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(a)!=="svelte-bp61u2"&&(a.innerHTML=m)},m(l,u){n(l,r,u),n(l,s,u),n(l,a,u)},d(l){l&&(i(r),i(s),i(a))}}}function de(L){let r,p,s,a,m,l,u,E,T,N,b,q,M,J='<a href="/course/chapter3">Chapter 3</a> မှာ သင်ဟာ text classification အတွက် model တစ်ခုကို fine-tune လုပ်နည်းကို တွေ့ခဲ့ရပါတယ်။ ဒီအခန်းမှာတော့၊ traditional NLP models တွေနဲ့ modern LLMs တွေ နှစ်ခုလုံးနဲ့ အလုပ်လုပ်ဖို့အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်တဲ့ အောက်ပါ common language tasks တွေကို ကျွန်တော်တို့ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသွားမှာပါ။',S,C,V="<li>Token classification</li> <li>Masked language modeling (BERT ကဲ့သို့)</li> <li>အနှစ်ချုပ်ဖော်ပြခြင်း (Summarization)</li> <li>ဘာသာပြန်ခြင်း (Translation)</li> <li>Causal language modeling pretraining (GPT-2 ကဲ့သို့)</li> <li>မေးခွန်းဖြေဆိုခြင်း (Question answering)</li>",G,y,W="ဒီအခြေခံ tasks တွေက Large Language Models (LLMs) တွေ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်တယ်ဆိုတာရဲ့ အခြေခံအုတ်မြစ်တွေကို ဖွဲ့စည်းထားပြီး၊ ဒါတွေကို နားလည်ထားခြင်းက ဒီနေ့ခေတ်ရဲ့ အဆင့်မြင့်ဆုံး language models တွေနဲ့ ထိထိရောက်ရောက် အလုပ်လုပ်ဖို့အတွက် အရေးကြီးပါတယ်။",R,H,h,X="<p>အကယ်၍ သင်သည် အပိုင်းများကို အစီအစဉ်အတိုင်း ဖတ်ပါက၊ ၎င်းတို့တွင် ကုတ်ဒ်နှင့် စာသားများ အတန်အသင့် တူညီနေသည်ကို သတိပြုမိပါလိမ့်မည်။ ထပ်ခါတလဲလဲ ဖော်ပြခြင်းမှာ သင်စိတ်ဝင်စားသော မည်သည့်လုပ်ငန်းအတွက်မဆို (သို့မဟုတ် နောက်မှ ပြန်လာရန်) အပြည့်အစုံသော လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ဥပမာတစ်ခုကို တွေ့ရှိနိုင်စေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။</p>",U,_,B,k,Y="<li><strong>Fine-tune</strong>: ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားပြီးသား (pre-trained) မော်ဒယ်တစ်ခုကို သီးခြားလုပ်ငန်းတစ်ခု (specific task) အတွက် အနည်းငယ်သော ဒေတာနဲ့ ထပ်မံလေ့ကျင့်ပေးခြင်းကို ဆိုလိုပါတယ်။</li> <li><strong>Text Classification</strong>: စာသားကို သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများထဲသို့ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်သော ပြဿနာ။</li> <li><strong>Traditional NLP Models</strong>: Neural Networks များ မပေါ်မီက အသုံးပြုခဲ့သော Natural Language Processing (NLP) models များ (ဥပမာ- rule-based systems, statistical models)။</li> <li><strong>Modern LLMs (Large Language Models)</strong>: Transformer Architecture ပေါ်တွင် အခြေခံပြီး ဒေတာအမြောက်အမြားဖြင့် လေ့ကျင့်ထားသော ခေတ်မီဘာသာစကားမော်ဒယ်ကြီးများ။</li> <li><strong>Token Classification</strong>: စာသား sequence တစ်ခုအတွင်းရှိ token တစ်ခုစီကို အမျိုးအစားခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း လုပ်ငန်း (ဥပမာ- Named Entity Recognition)။</li> <li><strong>Masked Language Modeling (MLM)</strong>: စာကြောင်းတစ်ခုထဲမှ စကားလုံးအချို့ကို ဝှက်ထားပြီး ၎င်းတို့ကို ခန့်မှန်းစေခြင်းဖြင့် model ကို လေ့ကျင့်သော task (BERT ကဲ့သို့)။</li> <li><strong>Summarization</strong>: ရှည်လျားသော စာသားတစ်ခု၏ အနှစ်ချုပ်ကို ထုတ်လုပ်ခြင်း။</li> <li><strong>Translation</strong>: ဘာသာစကားတစ်ခုမှ အခြားဘာသာစကားတစ်ခုသို့ စာသားများကို ဘာသာပြန်ခြင်း။</li> <li><strong>Causal Language Modeling Pretraining</strong>: စာကြောင်းတစ်ခု၏ နောက်ဆက်တွဲ token (စကားလုံး) ကို ခန့်မှန်းခြင်းဖြင့် model ကို လေ့ကျင့်သော task (GPT-2 ကဲ့သို့)။</li> <li><strong>Question Answering</strong>: ပေးထားသော စာသားတစ်ခုမှ မေးခွန်းတစ်ခု၏ အဖြေကို ရှာဖွေခြင်း။</li> <li><strong>Tasks</strong>: Artificial Intelligence (AI) သို့မဟုတ် Machine Learning (ML) မော်ဒယ်တစ်ခုက လုပ်ဆောင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော သီးခြားအလုပ်။</li> <li><strong>Large Language Models (LLMs)</strong>: လူသားဘာသာစကားကို နားလည်ပြီး ထုတ်လုပ်ပေးနိုင်တဲ့ အလွန်ကြီးမားတဲ့ Artificial Intelligence (AI) မော်ဒယ်တွေ ဖြစ်ပါတယ်။</li> <li><strong><code>Trainer</code> API</strong>: Hugging Face Transformers library မှ model များကို ထိရောက်စွာ လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော မြင့်မားသောအဆင့် API။</li> <li><strong>🤗 Accelerate Library</strong>: Hugging Face က ထုတ်လုပ်ထားတဲ့ library တစ်ခုဖြစ်ပြီး PyTorch code တွေကို မတူညီတဲ့ training environment (ဥပမာ - GPU အများအပြား၊ distributed training) တွေမှာ အလွယ်တကူ run နိုင်အောင် ကူညီပေးပါတယ်။</li> <li><strong>🤗 Datasets Library</strong>: Hugging Face က ထုတ်လုပ်ထားတဲ့ library တစ်ခုဖြစ်ပြီး AI မော်ဒယ်တွေ လေ့ကျင့်ဖို့အတွက် ဒေတာအစုအဝေး (datasets) တွေကို လွယ်လွယ်ကူကူ ဝင်ရောက်ရယူ၊ စီမံခန့်ခွဲပြီး အသုံးပြုနိုင်စေပါတယ်။</li> <li><strong>🤗 Tokenizers Library</strong>: Rust ဘာသာနဲ့ ရေးသားထားတဲ့ Hugging Face library တစ်ခုဖြစ်ပြီး မြန်ဆန်ထိရောက်တဲ့ tokenization ကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်။</li> <li><strong>Model Hub</strong>: Hugging Face Hub ကို ရည်ညွှန်းပြီး AI မော်ဒယ်များ ရှာဖွေ၊ မျှဝေ၊ အသုံးပြုနိုင်သော ဗဟို platform။</li> <li><strong>Upload Results</strong>: လေ့ကျင့်ထားသော model ၏ ရလဒ်များ သို့မဟုတ် model files များကို Hugging Face Hub သို့ တင်ခြင်း။</li> <li><strong>Training Loop</strong>: model တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် iterations များစွာဖြင့် လုပ်ဆောင်သော အဓိက code အပိုင်း။</li> <li><strong>Customize</strong>: မိမိနှစ်သက်ရာ သို့မဟုတ် လိုအပ်ချက်များအတိုင်း ပြင်ဆင်ခြင်း။</li> <li><strong>Keras API</strong>: TensorFlow library တွင် ပါဝင်သော မြင့်မားသောအဆင့် (high-level) API တစ်ခုဖြစ်ပြီး deep learning models များကို လွယ်ကူလျင်မြန်စွာ တည်ဆောက်ရန် အသုံးပြုသည်။</li> <li><strong>Prose</strong>: ပုံမှန်စာသား သို့မဟုတ် စကားပြေ။</li>",D,P,K,F,O;m=new pe({props:{fw:L[0]}}),u=new ge({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),T=new ie({props:{title:"နိဒါန်း",local:"introduction",headingTag:"h1"}}),b=new me({props:{chapter:7,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}});function Z(e,t){return e[0]==="pt"?fe:ce}let Q=Z(L),d=Q(L);return _=new ie({props:{title:"ဝေါဟာရ ရှင်းလင်းချက် (Glossary)",local:"ဝဟရ-ရငလငခက-glossary",headingTag:"h2"}}),P=new ue({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/my/chapter7/1.mdx"}}),{c(){r=c("meta"),p=o(),s=c("p"),a=o(),v(m.$$.fragment),l=o(),v(u.$$.fragment),E=o(),v(T.$$.fragment),N=o(),v(b.$$.fragment),q=o(),M=c("p"),M.innerHTML=J,S=o(),C=c("ul"),C.innerHTML=V,G=o(),y=c("p"),y.textContent=W,R=o(),d.c(),H=o(),h=c("blockquote"),h.innerHTML=X,U=o(),v(_.$$.fragment),B=o(),k=c("ul"),k.innerHTML=Y,D=o(),v(P.$$.fragment),K=o(),F=c("p"),this.h()},l(e){const t=se("svelte-u9bgzb",document.head);r=f(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(i),p=g(e),s=f(e,"P",{}),te(s).forEach(i),a=g(e),w(m.$$.fragment,e),l=g(e),w(u.$$.fragment,e),E=g(e),w(T.$$.fragment,e),N=g(e),w(b.$$.fragment,e),q=g(e),M=f(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(M)!=="svelte-x2ifdh"&&(M.innerHTML=J),S=g(e),C=f(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),$(C)!=="svelte-n4hcjf"&&(C.innerHTML=V),G=g(e),y=f(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(y)!=="svelte-1t3vyf"&&(y.textContent=W),R=g(e),d.l(e),H=g(e),h=f(e,"BLOCKQUOTE",{class:!0,"data-svelte-h":!0}),$(h)!=="svelte-1qeqtzy"&&(h.innerHTML=X),U=g(e),w(_.$$.fragment,e),B=g(e),k=f(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),$(k)!=="svelte-pk37pd"&&(k.innerHTML=Y),D=g(e),w(P.$$.fragment,e),K=g(e),F=f(e,"P",{}),te(F).forEach(i),this.h()},h(){j(r,"name","hf:doc:metadata"),j(r,"content",$e),j(h,"class","tip")},m(e,t){oe(document.head,r),n(e,p,t),n(e,s,t),n(e,a,t),x(m,e,t),n(e,l,t),x(u,e,t),n(e,E,t),x(T,e,t),n(e,N,t),x(b,e,t),n(e,q,t),n(e,M,t),n(e,S,t),n(e,C,t),n(e,G,t),n(e,y,t),n(e,R,t),d.m(e,t),n(e,H,t),n(e,h,t),n(e,U,t),x(_,e,t),n(e,B,t),n(e,k,t),n(e,D,t),x(P,e,t),n(e,K,t),n(e,F,t),O=!0},p(e,[t]){const ee={};t&1&&(ee.fw=e[0]),m.$set(ee),Q!==(Q=Z(e))&&(d.d(1),d=Q(e),d&&(d.c(),d.m(H.parentNode,H)))},i(e){O||(A(m.$$.fragment,e),A(u.$$.fragment,e),A(T.$$.fragment,e),A(b.$$.fragment,e),A(_.$$.fragment,e),A(P.$$.fragment,e),O=!0)},o(e){I(m.$$.fragment,e),I(u.$$.fragment,e),I(T.$$.fragment,e),I(b.$$.fragment,e),I(_.$$.fragment,e),I(P.$$.fragment,e),O=!1},d(e){e&&(i(p),i(s),i(a),i(l),i(E),i(N),i(q),i(M),i(S),i(C),i(G),i(y),i(R),i(H),i(h),i(U),i(B),i(k),i(D),i(K),i(F)),i(r),z(m,e),z(u,e),z(T,e),z(b,e),d.d(e),z(_,e),z(P,e)}}}const $e='{"title":"နိဒါန်း","local":"introduction","sections":[{"title":"ဝေါဟာရ ရှင်းလင်းချက် (Glossary)","local":"ဝဟရ-ရငလငခက-glossary","sections":[],"depth":2}],"depth":1}';function he(L,r,p){let s="pt";return re(()=>{const a=new URLSearchParams(window.location.search);p(0,s=a.get("fw")||"pt")}),[s]}class ye extends le{constructor(r){super(),ae(this,r,he,de,ne,{})}}export{ye as component};