Buckets:
| # 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 | |
| > [!TIP] | |
| > 📚 ప్రారంభించే ముందు 🤗 Datasets డాక్యుమెంటేషన్ను ఒకసారి చూడటం మంచిది: [https://huggingface.co/docs/datasets/](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. | |
| > [!TIP] | |
| > 🎯 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](https://huggingface.co/join) | |
Xet Storage Details
- Size:
- 5.22 kB
- Xet hash:
- 880d7eb57f7f61b504ede4087f7fc3c55a7c96eba0ce07b695af6e793983ad99
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.