Buckets:
| # Fine-tuning, итоги! | |
| Это было весело! В первых двух главах вы узнали о моделях и токенизаторах, и теперь вы знаете как применить fine-tuning на собственных данных. | |
| Напомним, в этой главе вы: | |
| {#if fw === 'pt'} | |
| * Узнали о датасетах из [Hub](https://huggingface.co/datasets) | |
| * Узнали как загрузить и предобработать данные (включая динамический padding и collator) | |
| * Реализовали свой fine-tuning и валидировали модель | |
| * Реализовали низко-уровневый обучающий цикл | |
| * Использовали 🤗 Accelerate для легкой адаптации обучающего цикла к нескольким GPU или TPU | |
| {:else} | |
| * Узнали о датасетах из [Hub](https://huggingface.co/datasets) | |
| * Узнали как загрузить и предобработать данные | |
| * Узнали как реализовать fine-tuning и валидировать модель с исползованием keras | |
| * Реализовали собственную метрику | |
| {/if} | |
Xet Storage Details
- Size:
- 1.28 kB
- Xet hash:
- c446445de0cd06f54fe7a32f8c60738e4d8224c59beafc2720232924c0e16a7e
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.