Buckets:
Fine-tuning, итоги!
Это было весело! В первых двух главах вы узнали о моделях и токенизаторах, и теперь вы знаете как применить fine-tuning на собственных данных. Напомним, в этой главе вы:
{#if fw === 'pt'}
- Узнали о датасетах из Hub
- Узнали как загрузить и предобработать данные (включая динамический padding и collator)
- Реализовали свой fine-tuning и валидировали модель
- Реализовали низко-уровневый обучающий цикл
- Использовали 🤗 Accelerate для легкой адаптации обучающего цикла к нескольким GPU или TPU
{:else}
- Узнали о датасетах из Hub
- Узнали как загрузить и предобработать данные
- Узнали как реализовать fine-tuning и валидировать модель с исползованием keras
- Реализовали собственную метрику
{/if}
Xet Storage Details
- Size:
- 1.36 kB
- Xet hash:
- 8884546c978c716aa3d9a2a8ff56b41531e8abdb9e8678070f440d20b43d1ba3
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.