Buckets:
| # Fine-tune โมเดลสำเร็จแล้ว! | |
| <CourseFloatingBanner | |
| chapter={3} | |
| classNames="absolute z-10 right-0 top-0" | |
| /> | |
| สนุกจังเลย! ในสองบทแรกคุณได้เรียนรู้เกี่ยวกับโมเดลและ tokenizers และตอนนี้คุณก็รู้วิธีการ fine-tune โมเดลด้วยข้อมูลของคุณเองแล้ว มาทบทวนกันว่าคุณได้ทำอะไรไปบ้างในบทนี้: | |
| {#if fw === 'pt'} | |
| * เรียนรู้การใช้งาน datasets ผ่าน [Hub](https://huggingface.co/datasets) | |
| * เรียนรู้วิธีการโหลดและประมวลผล datasets รวมถึงการใช้งาน dynamic padding และ collators | |
| * เขียนโค้ดการ fine-tuning และการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลในแบบของคุณเอง | |
| * เขียนโค้ดลูปการเทรนโดยไม่ใช้ class Trainer | |
| * ใช้ไลบรารี่ 🤗 Accelerate เพื่อปรับลูปการเทรนของคุณให้ใช้การได้กับการเทรนโดยใช้ GPUs หรือ TPUs หลายตัวได้อย่างง่ายดาย | |
| {:else} | |
| * เรียนรู้การใช้งาน datasets ผ่าน [Hub](https://huggingface.co/datasets) | |
| * เรียนรู้วิธีการโหลดและประมวลผล datasets | |
| * เรียนรู้วิธีการใช้ Keras ในการ fine-tune และประเมินประสิทธิภาพของโมเดล | |
| * เขียนโค้ดสร้าง metric ในแบบของคุณเอง | |
| {/if} | |
Xet Storage Details
- Size:
- 2.02 kB
- Xet hash:
- 3d7484bd055de141436856bd3c71aecb93d5020c0021c749250d3273c06f1f3f
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.