Buckets:
| import{s as B,n as G,o as I}from"../chunks/scheduler.893fe8c9.js";import{S as O,i as R,e as d,s as r,c as T,h as J,a as $,d as a,b as s,f as A,g as w,j as k,k as U,l as K,m as i,n as z,t as D,o as E,p as S}from"../chunks/index.6ee278c6.js";import{C as Q,H as V,E as W}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.1d264bd0.js";import{C as X}from"../chunks/CourseFloatingBanner.b902b8d5.js";function Y(q){let n,g,h,_,l,x,o,v,c,C,m,F="Ei bine, a fost un tur palpitant prin biblioteca 🤗 Datasets — felicitări pentru că ai ajuns până aici! Cu cunoștințele pe care le-ai dobândit din acest capitol, ar trebui să fii capabil să:",P,p,N="<li>Încarci dataseturi de oriunde, fie Hugging Face Hub, laptopul tău sau un server remote de la compania ta.</li> <li>Modelezi datele tale folosind o combinație a funcțiilor <code>Dataset.map()</code> și <code>Dataset.filter()</code>.</li> <li>Schimbi rapid între data formats precum Pandas și NumPy folosind <code>Dataset.set_format()</code>.</li> <li>Creezi propriul tău dataset și să îl publici pe Hugging Face Hub.</li> <li>Încorporezi documentele tale folosind un model Transformer și construiești un motor de căutare semantică folosind FAISS.</li>",H,u,j='În <a href="/course/chapter7">Capitolul 7</a>, vom pune toate acestea în practică, făcând o examinare amănunțită a principalelor sarcini NLP pentru care modelele Transformer sunt excelente. Înainte de a trece mai departe, puneți-vă cunoștințele despre 🤗 Datasets la încercare cu un quiz rapid!',y,f,L,b,M;return l=new Q({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),o=new V({props:{title:"🤗 Datasets, verificare!",local:"datasets-check",headingTag:"h1"}}),c=new X({props:{chapter:5,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),f=new W({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ro/chapter5/7.mdx"}}),{c(){n=d("meta"),g=r(),h=d("p"),_=r(),T(l.$$.fragment),x=r(),T(o.$$.fragment),v=r(),T(c.$$.fragment),C=r(),m=d("p"),m.textContent=F,P=r(),p=d("ul"),p.innerHTML=N,H=r(),u=d("p"),u.innerHTML=j,y=r(),T(f.$$.fragment),L=r(),b=d("p"),this.h()},l(e){const t=J("svelte-u9bgzb",document.head);n=$(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),g=s(e),h=$(e,"P",{}),A(h).forEach(a),_=s(e),w(l.$$.fragment,e),x=s(e),w(o.$$.fragment,e),v=s(e),w(c.$$.fragment,e),C=s(e),m=$(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),k(m)!=="svelte-1lqoy3"&&(m.textContent=F),P=s(e),p=$(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),k(p)!=="svelte-oh5edz"&&(p.innerHTML=N),H=s(e),u=$(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),k(u)!=="svelte-1aqxtk6"&&(u.innerHTML=j),y=s(e),w(f.$$.fragment,e),L=s(e),b=$(e,"P",{}),A(b).forEach(a),this.h()},h(){U(n,"name","hf:doc:metadata"),U(n,"content",Z)},m(e,t){K(document.head,n),i(e,g,t),i(e,h,t),i(e,_,t),z(l,e,t),i(e,x,t),z(o,e,t),i(e,v,t),z(c,e,t),i(e,C,t),i(e,m,t),i(e,P,t),i(e,p,t),i(e,H,t),i(e,u,t),i(e,y,t),z(f,e,t),i(e,L,t),i(e,b,t),M=!0},p:G,i(e){M||(D(l.$$.fragment,e),D(o.$$.fragment,e),D(c.$$.fragment,e),D(f.$$.fragment,e),M=!0)},o(e){E(l.$$.fragment,e),E(o.$$.fragment,e),E(c.$$.fragment,e),E(f.$$.fragment,e),M=!1},d(e){e&&(a(g),a(h),a(_),a(x),a(v),a(C),a(m),a(P),a(p),a(H),a(u),a(y),a(L),a(b)),a(n),S(l,e),S(o,e),S(c,e),S(f,e)}}}const Z='{"title":"🤗 Datasets, verificare!","local":"datasets-check","sections":[],"depth":1}';function ee(q){return I(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class re extends O{constructor(n){super(),R(this,n,ee,Y,B,{})}}export{re as component}; | |
Xet Storage Details
- Size:
- 3.54 kB
- Xet hash:
- 33031f5c2ddd9edf0f3d1ac8daaabf135ed0a45f9073e486cdc090ddfa4c38f7
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.