Buckets:
Введение
В главе 2 мы увидели, как можно использовать токенизаторы и предобученные модели для построения предсказаний. Но что если мы хотим дообучить предобученную модель на собственном датасете? Это и есть тема данной главы! Мы изучим:
{#if fw === 'pt'}
- Как подготовить большой датасет из Model Hub
- Как использовать высокоуровненое API для дообучения модели
- Как использовать собственный цикл обучения (training loop)
- Как использовать библиотеку 🤗 Accelerate для запуска собственного цикла обучения на распределенной вычислительной структуре
{:else}
- Как подготовить большой датасет из Model Hub
- Как использовать Keras для дообучения модели
- Как использовать Keras для получения предсказаний
- Как использовать собственную метрику
{/if}
Чтобы загрузить свои чекпоинты на Hugging Face Hub, необходимо иметь учетную запись: создать аккаунт
Xet Storage Details
- Size:
- 1.62 kB
- Xet hash:
- 89bc9e27c52fca91c46844db553560e51eeabb2ce755e6432c8d88cae3c51562
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.