Buckets:
| # Fine-tuning, Check![[fine-tuning-check]] | |
| <CourseFloatingBanner | |
| chapter={3} | |
| classNames="absolute z-10 right-0 top-0" | |
| /> | |
| A fost distractiv! În primele două capitole ați învățat despre modele și tokenizere, iar acum știți cum să le ajustați fin (fine-tune) pentru propriile date. Pentru a recapitula, în acest capitol ați: | |
| {#if fw === 'pt'} | |
| * Ați învățat despre dataset-urile din [Hub](https://huggingface.co/datasets) | |
| * Ați învățat cum să încărcați și să preprocessați dataset-uri, inclusiv folosind împachetare dinamică (dynamic padding) și colatori | |
| * Ați implementat propria ajustare fină (fine-tuning) și evaluare a unui model | |
| * Ați implementat o buclă de antrenament la un nivel mai scăzut (lower-level) | |
| * Ați folosit 🤗 Accelerate pentru a adapta cu ușurință bucla voastră de antrenament, astfel încât să funcționeze pentru mai multe GPU-uri sau TPU-uri | |
| {:else} | |
| * Ați învățat despre dataset-urile din [Hub](https://huggingface.co/datasets) | |
| * Ați învățat cum să încărcați și să preprocessați dataset-uri | |
| * Ați învățat cum să ajustați fin și să evaluați un model cu Keras | |
| * Ați implementat o metrică personalizată | |
| {/if} | |
Xet Storage Details
- Size:
- 1.21 kB
- Xet hash:
- 9b2e18e3eef0695b0f17e91e97e0b02b074ff5d6b926fc4c15514c114b962c1e
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.