course/pr_1152/te/chapter3/1.md

పరిచయం[[introduction]]

అధ్యాయం 2లో మనం టోకెనైజర్లు మరియు ముందే శిక్షణ పొందిన మోడళ్లను ఉపయోగించి ప్రిడిక్షన్లు ఎలా చేయాలో చూశాం. అయితే ఒక నిర్దిష్ట కార్యాన్ని పరిష్కరించడానికి ముందే శిక్షణ పొందిన మోడల్‌ను ఫైన్-ట్యూన్ చేయాలంటే? ఇదే ఈ అధ్యాయం యొక్క విషయం! మీరు నేర్చుకునే అంశాలు ఇవి:

• Hugging Face Hub నుండి పెద్ద డేటాసెట్‌ను తాజా 🤗 Datasets ఫీచర్లతో ఎలా సిద్ధం చేసుకోవాలి
• అధిక స్థాయి Trainer API ఉపయోగించి ఆధునిక ఉత్తమ పద్ధతులతో మోడల్‌ను ఎలా ఫైన్-ట్యూన్ చేయాలి
• ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్‌లతో కస్టమ్ ట్రైనింగ్ లూప్‌ను ఎలా అమలు చేయాలి
• ఏ రకమైన సెటప్‌లో అయినా డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ ట్రైనింగ్ నిర్వహించడానికి 🤗 Accelerate లైబ్రరీని ఎలా ఉపయోగించాలి
• ప్రస్తుతం ప్రాచుర్యంలో ఉన్న ఫైన్-ట్యూనింగ్ ఉత్తమ పద్ధతులను ఎలా అనుసరించాలి

📚 ప్రారంభించే ముందు 🤗 Datasets డాక్యుమెంటేషన్‌ను ఒకసారి చూడటం మంచిది: https://huggingface.co/docs/datasets/

ఈ అధ్యాయం, 🤗 Transformers‌తో పాటు Hugging Face యొక్క ఇతర ఉపయోగకరమైన లైబ్రరీలకు కూడా పరిచయం ఇస్తుంది! 🤗 Datasets, 🤗 Tokenizers, 🤗 Accelerate మరియు 🤗 Evaluate లాంటి లైబ్రరీలు కలిసి మోడల్ శిక్షణను మరింత సమర్థవంతం చేస్తాయి.

ఈ అధ్యాయంలోని ప్రతి ముఖ్య విభాగం ఒక కొత్త నైపుణ్యాన్ని నేర్పుతుంది:

• సెక్షన్ 2: ఆధునిక డేటా ప్రీప్రాసెసింగ్ మరియు సమర్థవంతమైన డేటాసెట్ నిర్వహణ
• సెక్షన్ 3: Trainer API యొక్క శక్తివంతమైన ఫీచర్లలో నైపుణ్యం
• సెక్షన్ 4: కస్టమ్ ట్రైనింగ్ లూప్ అమలు మరియు Accelerate ద్వారా డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ ట్రైనింగ్

ఈ అధ్యాయం పూర్తయ్యే సమయానికి, మీరు హై-లెవల్ APIలు మరియు కస్టమ్ ట్రైనింగ్ లూప్‌లను ఉపయోగించి మీ స్వంత డేటాసెట్‌లపై మోడళ్లను ఫైన్-ట్యూన్ చేయగలుగుతారు, అలాగే ప్రస్తుత ఉత్తమ పద్ధతులను అనుసరించగలుగుతారు.

🎯 ఈ అధ్యాయం ముగిసే సమయానికి మీరు BERT మోడల్‌ను టెక్స్ట్ క్లాసిఫికేషన్ కోసం ఫైన్-ట్యూన్ చేసి ఉంటారు మరియు ఈ పద్ధతులను మీ స్వంత డేటాసెట్‌లు మరియు పనులకు ఎలా అన్వయించాలో అర్థం చేసుకుంటారు.

ఈ అధ్యాయం పూర్తిగా PyTorch ఆధారంగా ఉంటుంది — ఇది ఆధునిక డీప్ లెర్నింగ్ పరిశోధన మరియు ప్రొడక్షన్‌లో ప్రామాణిక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌గా మారింది. Hugging Face ఎకోసిస్టమ్‌లోని తాజా APIలు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను మనం ఉపయోగిస్తాం.

మీరు శిక్షణ పొందిన మీ మోడల్‌ను Hugging Face Hubలో అప్‌లోడ్ చేయాలంటే, మీకు ఒక Hugging Face ఖాతా అవసరం: ఖాతా సృష్టించండి