Buckets:

rtrm's picture
download
raw
4.17 kB
import{s as O,o as R}from"../chunks/scheduler.893fe8c9.js";import{S as V,i as J,e as h,s,c as H,h as Q,a as w,d as a,b as o,f as D,g as y,j as U,k as G,l as W,m as r,n as z,t as L,o as M,p as T}from"../chunks/index.6ee278c6.js";import{C as X,H as Y,E as Z}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.0be48b8a.js";import{C as ee}from"../chunks/CourseFloatingBanner.b902b8d5.js";import{F as te}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.77a18d50.js";function ie(c){let i,l="<li>Cum să configurați un set mare de date din Hub</li> <li>Cum să utilizați Keras pentru a ajusta un model</li> <li>Cum să utilizați Keras pentru a obține predicții</li> <li>Cum să utilizați o măsură personalizată</li>";return{c(){i=h("ul"),i.innerHTML=l},l(n){i=w(n,"UL",{"data-svelte-h":!0}),U(i)!=="svelte-19pmylc"&&(i.innerHTML=l)},m(n,u){r(n,i,u)},d(n){n&&a(i)}}}function ne(c){let i,l="<li>Cum să configurați un set mare de date din Hub</li> <li>Cum să utilizați API-ul <code>Trainer</code> pentru a ajusta un model</li> <li>Cum să utilizați o buclă de instruire personalizată</li> <li>Cum să profitați de biblioteca Accelerate 🤗 pentru a rula cu ușurință bucla de instruire personalizată pe orice configurație distribuită</li>";return{c(){i=h("ul"),i.innerHTML=l},l(n){i=w(n,"UL",{"data-svelte-h":!0}),U(i)!=="svelte-nir31i"&&(i.innerHTML=l)},m(n,u){r(n,i,u)},d(n){n&&a(i)}}}function ae(c){let i,l,n,u,p,k,f,x,d,P,$,E,g,K='În <a href="/course/chapter2">Capitolul 2</a> am explorat modul de utilizare a tokenizerelor și a modelelor preantrenate pentru a efectua predicții. Dar ce se întâmplă dacă doriți să ajustați un model preantrenat pentru propriul dvs. set de date? Iată subiectul acestui capitol! Veți învăța:',j,C,_,N='Pentru a încărca checkpoint-urile antrenate în Hugging Face Hub, veți avea nevoie de un cont huggingface.co: <a href="https://huggingface.co/join" rel="nofollow">creați un cont</a>',S,b,F,v,I;p=new te({props:{fw:c[0]}}),f=new X({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),d=new Y({props:{title:"Introducere",local:"introducere",headingTag:"h1"}}),$=new ee({props:{chapter:3,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}});function q(e,t){return e[0]==="pt"?ne:ie}let A=q(c),m=A(c);return b=new Z({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ro/chapter3/1.mdx"}}),{c(){i=h("meta"),l=s(),n=h("p"),u=s(),H(p.$$.fragment),k=s(),H(f.$$.fragment),x=s(),H(d.$$.fragment),P=s(),H($.$$.fragment),E=s(),g=h("p"),g.innerHTML=K,j=s(),m.c(),C=s(),_=h("p"),_.innerHTML=N,S=s(),H(b.$$.fragment),F=s(),v=h("p"),this.h()},l(e){const t=Q("svelte-u9bgzb",document.head);i=w(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),l=o(e),n=w(e,"P",{}),D(n).forEach(a),u=o(e),y(p.$$.fragment,e),k=o(e),y(f.$$.fragment,e),x=o(e),y(d.$$.fragment,e),P=o(e),y($.$$.fragment,e),E=o(e),g=w(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),U(g)!=="svelte-1ygriaf"&&(g.innerHTML=K),j=o(e),m.l(e),C=o(e),_=w(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),U(_)!=="svelte-562y9f"&&(_.innerHTML=N),S=o(e),y(b.$$.fragment,e),F=o(e),v=w(e,"P",{}),D(v).forEach(a),this.h()},h(){G(i,"name","hf:doc:metadata"),G(i,"content",re)},m(e,t){W(document.head,i),r(e,l,t),r(e,n,t),r(e,u,t),z(p,e,t),r(e,k,t),z(f,e,t),r(e,x,t),z(d,e,t),r(e,P,t),z($,e,t),r(e,E,t),r(e,g,t),r(e,j,t),m.m(e,t),r(e,C,t),r(e,_,t),r(e,S,t),z(b,e,t),r(e,F,t),r(e,v,t),I=!0},p(e,[t]){const B={};t&1&&(B.fw=e[0]),p.$set(B),A!==(A=q(e))&&(m.d(1),m=A(e),m&&(m.c(),m.m(C.parentNode,C)))},i(e){I||(L(p.$$.fragment,e),L(f.$$.fragment,e),L(d.$$.fragment,e),L($.$$.fragment,e),L(b.$$.fragment,e),I=!0)},o(e){M(p.$$.fragment,e),M(f.$$.fragment,e),M(d.$$.fragment,e),M($.$$.fragment,e),M(b.$$.fragment,e),I=!1},d(e){e&&(a(l),a(n),a(u),a(k),a(x),a(P),a(E),a(g),a(j),a(C),a(_),a(S),a(F),a(v)),a(i),T(p,e),T(f,e),T(d,e),T($,e),m.d(e),T(b,e)}}}const re='{"title":"Introducere","local":"introducere","sections":[],"depth":1}';function le(c,i,l){let n="pt";return R(()=>{const u=new URLSearchParams(window.location.search);l(0,n=u.get("fw")||"pt")}),[n]}class ce extends V{constructor(i){super(),J(this,i,le,ae,O,{})}}export{ce as component};

Xet Storage Details

Size:
4.17 kB
·
Xet hash:
3f821e9c8ca47573acbe2a68e6df128abcb4386a800cef4cac71822229f0319e

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