Buckets:
| import{s as F,n as G,o as N}from"../chunks/scheduler.cc52f4b9.js";import{S as O,i as R,e as c,s,c as P,h as J,a as _,d as n,b as l,f as B,g as z,j,l as D,m as K,n as a,o as E,p as H,q as k,r as S}from"../chunks/index.bd400c31.js";import{C as Q,H as V,E as W}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.25fe1ea6.js";import{C as X}from"../chunks/CourseFloatingBanner.6f780cc4.js";function Y(q){let i,d,h,b,r,x,m,v,o,C,p,I="ఇంత వరకూ కోర్సును అద్భుతంగా అనుసరించారు! ఈ అధ్యాయంలో మీరు చేసిన విషయాలను ఒకసారి సమీక్షిద్దాం:",T,f,U="<li>Transformer మోడల్ యొక్క ప్రాథమిక భాగాలను నేర్చుకున్నారు.</li> <li>ఒక tokenization పైప్లైన్లో ఏమేం ఉంటాయో తెలుసుకున్నారు.</li> <li>Transformer మోడల్ను ప్రాక్టికల్గా ఎలా ఉపయోగించాలో చూశారు.</li> <li>టెక్స్ట్ను మోడల్కి అర్థమయ్యే టెన్సర్లుగా మార్చడానికి tokenizer ను ఎలా ఉపయోగించాలో నేర్చుకున్నారు.</li> <li>టోకనైజర్ మరియు మోడల్ను కలిసి సెటప్ చేసి, టెక్స్ట్ నుండి predictions తీసుకొచ్చారు.</li> <li>Input IDs యొక్క పరిమితులను, మరియు attention masks అవసరం ఎందుకుందో తెలుసుకున్నారు.</li> <li>వివిధ రకాలుగా ఉపయోగించగల, అత్యంత అనుకూలీకరణకు వీలైన tokenizer methods తో ప్రయోగాలు చేశారు.</li>",w,u,A=`ఇప్పటి నుంచి, 🤗 Transformers డాక్యుమెంటేషన్ను మీరు స్వేచ్ఛగా అన్వేషించగలరు:<br/> | |
| అందులోని పదజాలం (vocabulary) మీకు పరిచయంగా ఉంటుంది, మరియు మీరు ఎక్కువగా ఉపయోగించే పద్ధతులను ఇప్పటికే చూశారు.`,y,$,L,g,M;return r=new Q({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),m=new V({props:{title:"ప్రాథమిక వినియోగం పూర్తయింది!",local:"basic-usage-completed",headingTag:"h1"}}),o=new X({props:{chapter:2,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),$=new W({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/te/chapter2/7.mdx"}}),{c(){i=c("meta"),d=s(),h=c("p"),b=s(),P(r.$$.fragment),x=s(),P(m.$$.fragment),v=s(),P(o.$$.fragment),C=s(),p=c("p"),p.textContent=I,T=s(),f=c("ul"),f.innerHTML=U,w=s(),u=c("p"),u.innerHTML=A,y=s(),P($.$$.fragment),L=s(),g=c("p"),this.h()},l(t){const e=J("svelte-u9bgzb",document.head);i=_(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(n),d=l(t),h=_(t,"P",{}),B(h).forEach(n),b=l(t),z(r.$$.fragment,t),x=l(t),z(m.$$.fragment,t),v=l(t),z(o.$$.fragment,t),C=l(t),p=_(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(p)!=="svelte-il3ri3"&&(p.textContent=I),T=l(t),f=_(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),j(f)!=="svelte-110uzj3"&&(f.innerHTML=U),w=l(t),u=_(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),j(u)!=="svelte-4eevkv"&&(u.innerHTML=A),y=l(t),z($.$$.fragment,t),L=l(t),g=_(t,"P",{}),B(g).forEach(n),this.h()},h(){D(i,"name","hf:doc:metadata"),D(i,"content",Z)},m(t,e){K(document.head,i),a(t,d,e),a(t,h,e),a(t,b,e),E(r,t,e),a(t,x,e),E(m,t,e),a(t,v,e),E(o,t,e),a(t,C,e),a(t,p,e),a(t,T,e),a(t,f,e),a(t,w,e),a(t,u,e),a(t,y,e),E($,t,e),a(t,L,e),a(t,g,e),M=!0},p:G,i(t){M||(H(r.$$.fragment,t),H(m.$$.fragment,t),H(o.$$.fragment,t),H($.$$.fragment,t),M=!0)},o(t){k(r.$$.fragment,t),k(m.$$.fragment,t),k(o.$$.fragment,t),k($.$$.fragment,t),M=!1},d(t){t&&(n(d),n(h),n(b),n(x),n(v),n(C),n(p),n(T),n(f),n(w),n(u),n(y),n(L),n(g)),n(i),S(r,t),S(m,t),S(o,t),S($,t)}}}const Z='{"title":"ప్రాథమిక వినియోగం పూర్తయింది!","local":"basic-usage-completed","sections":[],"depth":1}';function tt(q){return N(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class st extends O{constructor(i){super(),R(this,i,tt,Y,F,{})}}export{st as component}; | |
Xet Storage Details
- Size:
- 4.61 kB
- Xet hash:
- 2c91474d9cf54f85c2ca8f049efd77669706407aeb75f2c09e373cddafba86a9
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.