Buckets:

rtrm's picture
|
download
raw
1.17 kB

Giới thiệu

Trong Chương 2, chúng ta đã khám phá cách sử dụng tokenizer và các mô hình huấn luyện trước để đưa ra dự đoán. Nhưng nếu bạn muốn tinh chỉnh một mô hình được huấn luyện trước cho tập dữ liệu của riêng mình thì sao? Đó là chủ đề của chương này! Bạn sẽ học:

{#if fw === 'pt'}

  • Cách chuẩn bị một tập dữ liệu lớn từ Hub
  • Cách sử dụng API Trainer cấp cao để tinh chỉnh mô hình
  • Cách sử dụng vòng lặp huấn luyện tùy chỉnh
  • Cách tận dụng thư viện 🤗 Accelerate để dễ dàng chạy vòng huấn luyện tùy chỉnh đó trên bất kỳ thiết lập phân tán nào

{:else}

  • Cách chuẩn bị một tập dữ liệu lớn từ Hub
  • Cách sử dụng Keras để tinh chỉnh mô hình
  • Cách sử dụng Keras để đưa ra dự đoán
  • Cách sử dụng thước đo tùy chỉnh

{/if}

Để tải các checkpoint được huấn luyện của bạn lên Hugging Face Hub, bạn sẽ cần có tài khoản huggingface.co: tạo tài khoản

Xet Storage Details

Size:
1.17 kB
·
Xet hash:
17a19a747c820320e793e95ae43e8e2fbe367f921a8ea61d1279b7d45bcaebfd

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