course/pr_1139/ru/_app/immutable/nodes/52.8d64d73b.js

import{s as J,o as V}from"../chunks/scheduler.893fe8c9.js";import{S as W,i as X,e as u,s as m,c as k,h as Y,a as $,d as a,b as o,f as j,g as P,j as L,k as U,l as Z,m as l,n as x,t as H,o as y,p as A}from"../chunks/index.2d09ebb4.js";import{C as ee,H as te,E as ae}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.7bc0b9a5.js";import{C as ne}from"../chunks/CourseFloatingBanner.e3aeab73.js";import{F as ie}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.f49b9dc4.js";function re(d){let n,c='Для этого вам понадобится использовать все, что вы узнали об обучении моделей с помощью Keras API в <a href="../chapter3/1">Главе 3</a>, библиотеке 🤗 Datasets в <a href="../chapter5/1">Главе 5</a> и библиотеке 🤗 Tokenizers в <a href="../chapter6/1">Главе 6</a>. Мы также загрузим наши результаты в хаб моделей, как мы делали это в <a href="../chapter4/1">Главе 4</a>, так что это действительно глава, в которой все собирается воедино!',s,r,p="Каждый раздел можно читать самостоятельно.";return{c(){n=u("p"),n.innerHTML=c,s=m(),r=u("p"),r.textContent=p},l(i){n=$(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),L(n)!=="svelte-p99ht5"&&(n.innerHTML=c),s=o(i),r=$(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),L(r)!=="svelte-1s4dfg9"&&(r.textContent=p)},m(i,f){l(i,n,f),l(i,s,f),l(i,r,f)},d(i){i&&(a(n),a(s),a(r))}}}function le(d){let n,c='Для этого вам понадобится использовать все, что вы узнали об API <code>Trainer</code> и библиотеке 🤗 Accelerate в <a href="../chapter3/1">Главе 3</a>, библиотеке 🤗 Datasets в <a href="../chapter5/1">Главе 5</a> и библиотеке 🤗 Tokenizers в <a href="../chapter6/1">Главе 6</a>. Мы также загрузим наши результаты в хаб моделей, как мы делали это в <a href="../chapter4/1">Главе 4</a>, так что это действительно глава,в которой все собирается воедино!',s,r,p="Каждый раздел можно читать независимо друг от друга, и в нем вы узнаете, как обучить модель с помощью API <code>Trainer</code> или с помощью собственного цикла обучения, используя 🤗 Accelerate. Вы можете пропустить любую часть и сосредоточиться на той, которая вас больше всего интересует: API <code>Trainer</code> отлично подходит для того, чтобы дообучить или обучить вашу модель, не беспокоясь о том, что происходит за кулисами, а цикл обучения с <code>Accelerate</code> позволит вам легче настроить любую часть, которую вы хотите.";return{c(){n=u("p"),n.innerHTML=c,s=m(),r=u("p"),r.innerHTML=p},l(i){n=$(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),L(n)!=="svelte-1cv2cli"&&(n.innerHTML=c),s=o(i),r=$(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),L(r)!=="svelte-e0r4w9"&&(r.innerHTML=p)},m(i,f){l(i,n,f),l(i,s,f),l(i,r,f)},d(i){i&&(a(n),a(s),a(r))}}}function se(d){let n,c,s,r,p,i,f,E,T,z,w,S,v,D='В <a href="../chapter3/1">Главе 3</a> вы узнали, как дообучить модель для классификации текстов. В этой главе мы рассмотрим следующие общие задачи NLP:',q,b,G="<li>Классификация токенов (Token classification)</li> <li>Маскированное языковое моделирование (Masked language modeling, например, BERT)</li> <li>Резюмирование текста (Summarization)</li> <li>Перевод (Translation)</li> <li>Предварительное обучение каузального языкового моделирования (Causal language modeling, например, GPT-2)</li> <li>Ответы на вопросы (Question answering)</li>",I,C,_,K="<p>Если вы будете читать разделы по порядку, то заметите, что в них довольно много общего в коде и тексте. Повторение сделано намеренно, чтобы вы могли погрузиться (или вернуться позже) в любую интересующую вас задачу и найти полный рабочий пример.</p>",B,g,F,M,N;p=new ie({props:{fw:d[0]}}),f=new ee({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),T=new te({props:{title:"Введение",local:"introduction",headingTag:"h1"}}),w=new ne({props:{chapter:7,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}});function Q(e,t){return e[0]==="pt"?le:re}let O=Q(d),h=O(d);return g=new ae({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ru/chapter7/1.mdx"}}),{c(){n=u("meta"),c=m(),s=u("p"),r=m(),k(p.$$.fragment),i=m(),k(f.$$.fragment),E=m(),k(T.$$.fragment),z=m(),k(w.$$.fragment),S=m(),v=u("p"),v.innerHTML=D,q=m(),b=u("ul"),b.innerHTML=G,I=m(),h.c(),C=m(),_=u("blockquote"),_.innerHTML=K,B=m(),k(g.$$.fragment),F=m(),M=u("p"),this.h()},l(e){const t=Y("svelte-u9bgzb",document.head);n=$(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),c=o(e),s=$(e,"P",{}),j(s).forEach(a),r=o(e),P(p.$$.fragment,e),i=o(e),P(f.$$.fragment,e),E=o(e),P(T.$$.fragment,e),z=o(e),P(w.$$.fragment,e),S=o(e),v=$(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),L(v)!=="svelte-tf0lmk"&&(v.innerHTML=D),q=o(e),b=$(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),L(b)!=="svelte-fb5eq0"&&(b.innerHTML=G),I=o(e),h.l(e),C=o(e),_=$(e,"BLOCKQUOTE",{class:!0,"data-svelte-h":!0}),L(_)!=="svelte-1mft3up"&&(_.innerHTML=K),B=o(e),P(g.$$.fragment,e),F=o(e),M=$(e,"P",{}),j(M).forEach(a),this.h()},h(){U(n,"name","hf:doc:metadata"),U(n,"content",fe),U(_,"class","tip")},m(e,t){Z(document.head,n),l(e,c,t),l(e,s,t),l(e,r,t),x(p,e,t),l(e,i,t),x(f,e,t),l(e,E,t),x(T,e,t),l(e,z,t),x(w,e,t),l(e,S,t),l(e,v,t),l(e,q,t),l(e,b,t),l(e,I,t),h.m(e,t),l(e,C,t),l(e,_,t),l(e,B,t),x(g,e,t),l(e,F,t),l(e,M,t),N=!0},p(e,[t]){const R={};t&1&&(R.fw=e[0]),p.$set(R),O!==(O=Q(e))&&(h.d(1),h=O(e),h&&(h.c(),h.m(C.parentNode,C)))},i(e){N||(H(p.$$.fragment,e),H(f.$$.fragment,e),H(T.$$.fragment,e),H(w.$$.fragment,e),H(g.$$.fragment,e),N=!0)},o(e){y(p.$$.fragment,e),y(f.$$.fragment,e),y(T.$$.fragment,e),y(w.$$.fragment,e),y(g.$$.fragment,e),N=!1},d(e){e&&(a(c),a(s),a(r),a(i),a(E),a(z),a(S),a(v),a(q),a(b),a(I),a(C),a(_),a(B),a(F),a(M)),a(n),A(p,e),A(f,e),A(T,e),A(w,e),h.d(e),A(g,e)}}}const fe='{"title":"Введение","local":"introduction","sections":[],"depth":1}';function pe(d,n,c){let s="pt";return V(()=>{const r=new URLSearchParams(window.location.search);c(0,s=r.get("fw")||"pt")}),[s]}class he extends W{constructor(n){super(),X(this,n,pe,se,J,{})}}export{he as component};