Buckets:
| # Введение | |
| В [главе 2](../chapter2/1) мы увидели, как можно использовать токенизаторы и предобученные модели для построения предсказаний. Но что если мы хотим дообучить предобученную модель на собственном датасете? Это и есть тема данной главы! Мы изучим: | |
| {#if fw === 'pt'} | |
| * Как подготовить большой датасет из Model Hub | |
| * Как использовать высокоуровненое API для дообучения модели | |
| * Как использовать собственный цикл обучения (training loop) | |
| * Как использовать библиотеку 🤗 Accelerate для запуска собственного цикла обучения на распределенной вычислительной структуре | |
| {:else} | |
| * Как подготовить большой датасет из Model Hub | |
| * Как использовать Keras для дообучения модели | |
| * Как использовать Keras для получения предсказаний | |
| * Как использовать собственную метрику | |
| {/if} | |
| Чтобы загрузить свои чекпоинты на Hugging Face Hub, необходимо иметь учетную запись: [создать аккаунт](https://huggingface.co/join) | |
Xet Storage Details
- Size:
- 1.53 kB
- Xet hash:
- 9f76eab7e78039df18f3a7cc2c1802789599ffa1cc4a7bae32301603016fca5c
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.