Buckets:

rtrm's picture
download
raw
5.05 kB
import{s as K,o as O}from"../chunks/scheduler.505acc25.js";import{S as R,i as D,e as w,s as o,c as x,h as I,a as b,d as i,b as m,f as q,g as C,j as A,k as B,l as J,m as s,n as k,t as v,o as L,p as T}from"../chunks/index.17dd9071.js";import{C as Q,H as V,E as W}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.42b2e5f0.js";import{C as X}from"../chunks/CourseFloatingBanner.9496b79e.js";import{F as Y}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.7aa4b983.js";function Z(p){let e,l='<li>เรียนรู้การใช้งาน datasets ผ่าน <a href="https://huggingface.co/datasets" rel="nofollow">Hub</a></li> <li>เรียนรู้วิธีการโหลดและประมวลผล datasets</li> <li>เรียนรู้วิธีการใช้ Keras ในการ fine-tune และประเมินประสิทธิภาพของโมเดล</li> <li>เขียนโค้ดสร้าง metric ในแบบของคุณเอง</li>';return{c(){e=w("ul"),e.innerHTML=l},l(a){e=b(a,"UL",{"data-svelte-h":!0}),A(e)!=="svelte-ci4xry"&&(e.innerHTML=l)},m(a,r){s(a,e,r)},d(a){a&&i(e)}}}function tt(p){let e,l='<li>เรียนรู้การใช้งาน datasets ผ่าน <a href="https://huggingface.co/datasets" rel="nofollow">Hub</a></li> <li>เรียนรู้วิธีการโหลดและประมวลผล datasets รวมถึงการใช้งาน dynamic padding และ collators</li> <li>เขียนโค้ดการ fine-tuning และการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลในแบบของคุณเอง</li> <li>เขียนโค้ดลูปการเทรนโดยไม่ใช้ class Trainer</li> <li>ใช้ไลบรารี่ 🤗 Accelerate เพื่อปรับลูปการเทรนของคุณให้ใช้การได้กับการเทรนโดยใช้ GPUs หรือ TPUs หลายตัวได้อย่างง่ายดาย</li>';return{c(){e=w("ul"),e.innerHTML=l},l(a){e=b(a,"UL",{"data-svelte-h":!0}),A(e)!=="svelte-1bz7hcc"&&(e.innerHTML=l)},m(a,r){s(a,e,r)},d(a){a&&i(e)}}}function et(p){let e,l,a,r,u,H,c,M,$,P,g,E,h,G="สนุกจังเลย! ในสองบทแรกคุณได้เรียนรู้เกี่ยวกับโมเดลและ tokenizers และตอนนี้คุณก็รู้วิธีการ fine-tune โมเดลด้วยข้อมูลของคุณเองแล้ว มาทบทวนกันว่าคุณได้ทำอะไรไปบ้างในบทนี้:",z,d,_,F,y,S;u=new Y({props:{fw:p[0]}}),c=new Q({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),$=new V({props:{title:"Fine-tune โมเดลสำเร็จแล้ว!",local:"fine-tune-โมเดลสำเรจแลว",headingTag:"h1"}}),g=new X({props:{chapter:3,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}});function N(t,n){return t[0]==="pt"?tt:Z}let U=N(p),f=U(p);return _=new W({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/th/chapter3/5.mdx"}}),{c(){e=w("meta"),l=o(),a=w("p"),r=o(),x(u.$$.fragment),H=o(),x(c.$$.fragment),M=o(),x($.$$.fragment),P=o(),x(g.$$.fragment),E=o(),h=w("p"),h.textContent=G,z=o(),f.c(),d=o(),x(_.$$.fragment),F=o(),y=w("p"),this.h()},l(t){const n=I("svelte-u9bgzb",document.head);e=b(n,"META",{name:!0,content:!0}),n.forEach(i),l=m(t),a=b(t,"P",{}),q(a).forEach(i),r=m(t),C(u.$$.fragment,t),H=m(t),C(c.$$.fragment,t),M=m(t),C($.$$.fragment,t),P=m(t),C(g.$$.fragment,t),E=m(t),h=b(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),A(h)!=="svelte-1ni0cyg"&&(h.textContent=G),z=m(t),f.l(t),d=m(t),C(_.$$.fragment,t),F=m(t),y=b(t,"P",{}),q(y).forEach(i),this.h()},h(){B(e,"name","hf:doc:metadata"),B(e,"content",nt)},m(t,n){J(document.head,e),s(t,l,n),s(t,a,n),s(t,r,n),k(u,t,n),s(t,H,n),k(c,t,n),s(t,M,n),k($,t,n),s(t,P,n),k(g,t,n),s(t,E,n),s(t,h,n),s(t,z,n),f.m(t,n),s(t,d,n),k(_,t,n),s(t,F,n),s(t,y,n),S=!0},p(t,[n]){const j={};n&1&&(j.fw=t[0]),u.$set(j),U!==(U=N(t))&&(f.d(1),f=U(t),f&&(f.c(),f.m(d.parentNode,d)))},i(t){S||(v(u.$$.fragment,t),v(c.$$.fragment,t),v($.$$.fragment,t),v(g.$$.fragment,t),v(_.$$.fragment,t),S=!0)},o(t){L(u.$$.fragment,t),L(c.$$.fragment,t),L($.$$.fragment,t),L(g.$$.fragment,t),L(_.$$.fragment,t),S=!1},d(t){t&&(i(l),i(a),i(r),i(H),i(M),i(P),i(E),i(h),i(z),i(d),i(F),i(y)),i(e),T(u,t),T(c,t),T($,t),T(g,t),f.d(t),T(_,t)}}}const nt='{"title":"Fine-tune โมเดลสำเร็จแล้ว!","local":"fine-tune-โมเดลสำเรจแลว","sections":[],"depth":1}';function at(p,e,l){let a="pt";return O(()=>{const r=new URLSearchParams(window.location.search);l(0,a=r.get("fw")||"pt")}),[a]}class ot extends R{constructor(e){super(),D(this,e,at,et,K,{})}}export{ot as component};

Xet Storage Details

Size:
5.05 kB
·
Xet hash:
d3e0b90b43ca07526e920cc498cdf069a6b27662f60d2abda5917840b3ec1eb4

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.