Buckets:
Finetuning, coché !
C'était amusant ! Dans les deux premiers chapitres, vous avez appris à connaître les modèles et les tokenizers, et vous savez maintenant comment les finetuner pour vos propres données. Pour récapituler, dans ce chapitre vous :
{#if fw === 'pt'}
- avez appris à connaître les jeux de données dans le Hub,
- avez appris à charger et à prétraiter des jeux de données, notamment en utilisant le remplissage dynamique et les assembleurs,
- avez implémenté votre propre finetuning et évaluation d'un modèle,
- avez implémenté une boucle d'entraînement de niveau inférieur,
- avez utilisé 🤗 Accelerate pour adapter facilement votre boucle d'entraînement afin qu'elle fonctionne pour plusieurs GPUs ou TPUs.
{:else}
- avez appris à connaître les jeux de données dans le Hub,
- avez appris comment charger et prétraiter les jeux de données,
- avez appris comment finetuner et évaluer un modèle avec Keras,
- avez implémenté une métrique personnalisée.
{/if}
Xet Storage Details
- Size:
- 1.1 kB
- Xet hash:
- 657e0c3864fd4cfb845e2c5911ad4c5a7c97778eeeb8f7aeeb4ab99c414a3879
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Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.