Buckets:

HuggingFaceDocBuilder's picture
|
download
raw
1.21 kB
# 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.