Buckets:
| # फाइन-ट्यूनिंग, चेक! | |
| काफी मजेदार था! पहले दो अध्यायों में आपने मॉडल और टोकननाइज़रस के बारे में सीखा, और अब आप जानते हैं कि उन्हें अपने डेटा के लिए कैसे ठीक यानि फाइन-ट्यून किया जाए। संक्षेप में, इस अध्याय में आपने: | |
| {#if fw === 'pt'} | |
| * [हब](https://huggingface.co/datasets) में डेटासेट के बारे में सीखा। | |
| * डायनेमिक पैडिंग और कोलेटर्स का उपयोग करने सहित डेटासेट को लोड और पूर्व प्रसंस्करण यानि प्रीप्रोसेस करना सीखा । | |
| * अपने खुद की मॉडल की फाइन-ट्यूनिंग और मूल्यांकन को इम्प्लमेन्ट किया। | |
| * निचले-स्तर के प्रशिक्षण लूप को इम्प्लमेन्ट किया | |
| * आपके प्रशिक्षण लूप को आसानी से अनुकूलित करने के लिए 🤗 Accelerate का उपयोग किया ताकि यह कई GPUs या TPUs के लिए काम करे। | |
| {:else} | |
| * [हब](https://huggingface.co/datasets) में डेटासेट के बारे में सीखा। | |
| * डेटासेट को लोड और पूर्व प्रसंस्करण यानि प्रीप्रोसेस करना सीखा। | |
| * Keras के साथ एक मॉडल को फाइन-ट्यून और मूल्यांकन करना सीखा। | |
| * एक कस्टम मीट्रिक इम्प्लमेन्ट किया गया | |
| {/if} | |
Xet Storage Details
- Size:
- 2.14 kB
- Xet hash:
- 1bfe8b12e5ea1084728ddf27dd756bfdd0f329d2ed45f2c2c66b2dc4e62842ac
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Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.