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# Introdução
No [Capítulo 2](/course/chapter2) exploramos como utilizar tokenizadores e modelos pré treinados para fazer previsões. Mas e se você quiser ajustar um modelo pré-treinado para seu próprio dataset? Esse é o tema deste capítulo! Você vai aprender:
{#if fw === 'pt'}
* Como preparar um datset grande do Hub
* Como usar a API de alto nível `Trainer` para ajustar um modelo
* Como usar um loop de treinamento personalizado
* Como usar a biblioteca 🤗 Accelerate para executar facilmente esse loop de treinamento personalizado em qualquer configuração distribuída
{#else}
{:else}
* Como preparar um dataset grande do Hub
* Como usar Keras para ajustar um modelo
* Como usar Keras para fazer previsões
* Como usar uma métrica personalizada
{/if}
Para fazer upload de seus checkpoints treinados para o Hugging Face Hub, você precisará de uma conta huggingface.co: [crie uma conta](https://huggingface.co/join)

Xet Storage Details

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7d9b1f319f003a8b172a42bec70412b501b678dadd873c248dded4ab0cc3ba41

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.