transformers/main/es/_app/immutable/nodes/9.bdd34322.js

import{s as tt,o as lt,n as nt}from"../chunks/scheduler.36a0863c.js";import{S as at,i as ot,g as r,s as a,r as c,A as rt,h as s,f as l,c as o,j as Ke,u as m,x as p,k as et,y as st,a as n,v as T,d as f,t as d,w as u}from"../chunks/index.f891bdb2.js";import{T as pt}from"../chunks/Tip.a8272f7f.js";import{C as ee}from"../chunks/CodeBlock.3ec784ea.js";import{H as J,E as it}from"../chunks/EditOnGithub.a58e27a9.js";function ct(le){let i,$="Desde 2.3.0, el script para convertir es parte de la CLI de transformers (<strong>transformers-cli</strong>) disponible en cualquier instalación de transformers &gt;= 2.3.0.",h,_,b="La siguiente documentación refleja el formato para el comando <strong>transformers-cli convert</strong>.";return{c(){i=r("p"),i.innerHTML=$,h=a(),_=r("p"),_.innerHTML=b},l(U){i=s(U,"P",{"data-svelte-h":!0}),p(i)!=="svelte-kda8b"&&(i.innerHTML=$),h=o(U),_=s(U,"P",{"data-svelte-h":!0}),p(_)!=="svelte-1hleqes"&&(_.innerHTML=b)},m(U,y){n(U,i,y),n(U,h,y),n(U,_,y)},p:nt,d(U){U&&(l(i),l(h),l(_))}}}function mt(le){let i,$,h,_,b,U,y,Xe="Te proporcionamos una interfaz de línea de comando (<code>CLI</code>, por sus siglas en inglés) para convertir puntos de control (<em>checkpoints</em>) originales de Bert/GPT/GPT-2/Transformer-XL/XLNet/XLM en modelos que se puedan cargar utilizando los métodos <code>from_pretrained</code> de la biblioteca.",ne,M,ae,w,oe,C,je='Puedes convertir cualquier checkpoint de TensorFlow para BERT (en particular, <a href="https://github.com/google-research/bert#pre-trained-models" rel="nofollow">los modelos pre-entrenados y publicados por Google</a>) en un archivo de PyTorch mediante el script <a href="https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/src/transformers/models/bert/convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py" rel="nofollow">convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py</a>.',re,v,Se='Esta CLI toma como entrada un checkpoint de TensorFlow (tres archivos que comienzan con <code>bert_model.ckpt</code>) y el archivo de configuración asociado (<code>bert_config.json</code>), y crea un modelo PyTorch para esta configuración, carga los pesos del checkpoint de TensorFlow en el modelo de PyTorch y guarda el modelo resultante en un archivo estándar de PyTorch que se puede importar usando <code>from_pretrained()</code> (ve el ejemplo en <a href="quicktour">Tour rápido</a>, <a href="https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/text-classification/run_glue.py" rel="nofollow">run_glue.py</a>).',se,R,Le="Solo necesitas ejecutar este script <strong>una vez</strong> para convertir un modelo a PyTorch. Después, puedes ignorar el checkpoint de TensorFlow (los tres archivos que comienzan con <code>bert_model.ckpt</code>), pero asegúrate de conservar el archivo de configuración (<code>bert_config.json</code>) y el archivo de vocabulario (<code>vocab.txt</code>) ya que estos también son necesarios para el modelo en PyTorch.",pe,V,ke="Para ejecutar este script deberás tener instalado TensorFlow y PyTorch (<code>pip install tensorflow</code>). El resto del repositorio solo requiere PyTorch.",ie,g,Ze="Aquí hay un ejemplo del proceso para convertir un modelo <code>BERT-Base Uncased</code> pre-entrenado:",ce,E,me,F,Qe='Puedes descargar los modelos pre-entrenados de Google para la conversión <a href="https://github.com/google-research/bert#pre-trained-models" rel="nofollow">aquí</a>.',Te,I,fe,P,He='Convierte los checkpoints del modelo ALBERT de TensorFlow a PyTorch usando el script <a href="https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/src/transformers/models/albert/convert_albert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py" rel="nofollow">convert_albert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py</a>.',de,B,Ae="La CLI toma como entrada un checkpoint de TensorFlow (tres archivos que comienzan con <code>model.ckpt-best</code>) y el archivo de configuración adjunto (<code>albert_config.json</code>), luego crea y guarda un modelo de PyTorch. Para ejecutar esta conversión deberás tener instalados TensorFlow y PyTorch.",ue,N,Ge="Aquí hay un ejemplo del proceso para convertir un modelo <code>ALBERT Base</code> pre-entrenado:",Ue,X,_e,j,xe='Puedes descargar los modelos pre-entrenados de Google para la conversión <a href="https://github.com/google-research/albert#pre-trained-models" rel="nofollow">aquí</a>.',ye,S,he,L,Oe='Este es un ejemplo del proceso para convertir un modelo OpenAI GPT pre-entrenado, asumiendo que tu checkpoint de NumPy se guarda con el mismo formato que el modelo pre-entrenado de OpenAI (más información <a href="https://github.com/openai/finetune-transformer-lm" rel="nofollow">aquí</a>):',be,k,Me,Z,Je,Q,We='Aquí hay un ejemplo del proceso para convertir un modelo OpenAI GPT-2 pre-entrenado (más información <a href="https://github.com/openai/gpt-2" rel="nofollow">aquí</a>):',$e,H,we,A,Ce,G,De="Aquí hay un ejemplo del proceso para convertir un modelo XLNet pre-entrenado:",ve,x,Re,O,Ve,W,Ye="Aquí hay un ejemplo del proceso para convertir un modelo XLM pre-entrenado:",ge,D,Ee,Y,Fe,q,qe="Aquí hay un ejemplo del proceso para convertir un modelo T5 pre-entrenado:",Ie,z,Pe,K,Be,te,Ne;return b=new J({props:{title:"Convertir checkpoints de Tensorflow",local:"convertir-checkpoints-de-tensorflow",headingTag:"h1"}}),M=new pt({props:{$$slots:{default:[ct]},$$scope:{ctx:le}}}),w=new J({props:{title:"BERT",local:"bert",headingTag:"h2"}}),E=new ee({props:{code:"ZXhwb3J0JTIwQkVSVF9CQVNFX0RJUiUzRCUyRnBhdGglMkZ0byUyRmJlcnQlMkZ1bmNhc2VkX0wtMTJfSC03NjhfQS0xMiUwQSUwQXRyYW5zZm9ybWVycy1jbGklMjBjb252ZXJ0JTIwLS1tb2RlbF90eXBlJTIwYmVydCUyMCU1QyUwQSUyMCUyMC0tdGZfY2hlY2twb2ludCUyMCUyNEJFUlRfQkFTRV9ESVIlMkZiZXJ0X21vZGVsLmNrcHQlMjAlNUMlMEElMjAlMjAtLWNvbmZpZyUyMCUyNEJFUlRfQkFTRV9ESVIlMkZiZXJ0X2NvbmZpZy5qc29uJTIwJTVDJTBBJTIwJTIwLS1weXRvcmNoX2R1bXBfb3V0cHV0JTIwJTI0QkVSVF9CQVNFX0RJUiUyRnB5dG9yY2hfbW9kZWwuYmlu",highlighted:`<span class="hljs-built_in">export</span> BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/uncased_L-12_H-768_A-12

transformers-cli convert --model_type bert \\
  --tf_checkpoint <span class="hljs-variable">$BERT_BASE_DIR</span>/bert_model.ckpt \\
  --config <span class="hljs-variable">$BERT_BASE_DIR</span>/bert_config.json \\
  --pytorch_dump_output <span class="hljs-variable">$BERT_BASE_DIR</span>/pytorch_model.bin`,wrap:!1}}),I=new J({props:{title:"ALBERT",local:"albert",headingTag:"h2"}}),X=new ee({props:{code:"ZXhwb3J0JTIwQUxCRVJUX0JBU0VfRElSJTNEJTJGcGF0aCUyRnRvJTJGYWxiZXJ0JTJGYWxiZXJ0X2Jhc2UlMEElMEF0cmFuc2Zvcm1lcnMtY2xpJTIwY29udmVydCUyMC0tbW9kZWxfdHlwZSUyMGFsYmVydCUyMCU1QyUwQSUyMCUyMC0tdGZfY2hlY2twb2ludCUyMCUyNEFMQkVSVF9CQVNFX0RJUiUyRm1vZGVsLmNrcHQtYmVzdCUyMCU1QyUwQSUyMCUyMC0tY29uZmlnJTIwJTI0QUxCRVJUX0JBU0VfRElSJTJGYWxiZXJ0X2NvbmZpZy5qc29uJTIwJTVDJTBBJTIwJTIwLS1weXRvcmNoX2R1bXBfb3V0cHV0JTIwJTI0QUxCRVJUX0JBU0VfRElSJTJGcHl0b3JjaF9tb2RlbC5iaW4=",highlighted:`<span class="hljs-built_in">export</span> ALBERT_BASE_DIR=/path/to/albert/albert_base

transformers-cli convert --model_type albert \\
  --tf_checkpoint <span class="hljs-variable">$ALBERT_BASE_DIR</span>/model.ckpt-best \\
  --config <span class="hljs-variable">$ALBERT_BASE_DIR</span>/albert_config.json \\
  --pytorch_dump_output <span class="hljs-variable">$ALBERT_BASE_DIR</span>/pytorch_model.bin`,wrap:!1}}),S=new J({props:{title:"OpenAI GPT",local:"openai-gpt",headingTag:"h2"}}),k=new ee({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-built_in">export</span> OPENAI_GPT_CHECKPOINT_FOLDER_PATH=/path/to/openai/pretrained/numpy/weights

transformers-cli convert --model_type gpt \\
  --tf_checkpoint <span class="hljs-variable">$OPENAI_GPT_CHECKPOINT_FOLDER_PATH</span> \\
  --pytorch_dump_output <span class="hljs-variable">$PYTORCH_DUMP_OUTPUT</span> \\
  [--config OPENAI_GPT_CONFIG] \\
  [--finetuning_task_name OPENAI_GPT_FINETUNED_TASK] \\`,wrap:!1}}),Z=new J({props:{title:"OpenAI GPT-2",local:"openai-gpt-2",headingTag:"h2"}}),H=new ee({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-built_in">export</span> OPENAI_GPT2_CHECKPOINT_PATH=/path/to/openai-community/gpt2/pretrained/weights

transformers-cli convert --model_type gpt2 \\
  --tf_checkpoint <span class="hljs-variable">$OPENAI_GPT2_CHECKPOINT_PATH</span> \\
  --pytorch_dump_output <span class="hljs-variable">$PYTORCH_DUMP_OUTPUT</span> \\
  [--config OPENAI_GPT2_CONFIG] \\
  [--finetuning_task_name OPENAI_GPT2_FINETUNED_TASK]`,wrap:!1}}),A=new J({props:{title:"XLNet",local:"xlnet",headingTag:"h2"}}),x=new ee({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-built_in">export</span> TRANSFO_XL_CHECKPOINT_PATH=/path/to/xlnet/checkpoint
<span class="hljs-built_in">export</span> TRANSFO_XL_CONFIG_PATH=/path/to/xlnet/config

transformers-cli convert --model_type xlnet \\
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  --config <span class="hljs-variable">$TRANSFO_XL_CONFIG_PATH</span> \\
  --pytorch_dump_output <span class="hljs-variable">$PYTORCH_DUMP_OUTPUT</span> \\
  [--finetuning_task_name XLNET_FINETUNED_TASK] \\`,wrap:!1}}),O=new J({props:{title:"XLM",local:"xlm",headingTag:"h2"}}),D=new ee({props:{code:"ZXhwb3J0JTIwWExNX0NIRUNLUE9JTlRfUEFUSCUzRCUyRnBhdGglMkZ0byUyRnhsbSUyRmNoZWNrcG9pbnQlMEElMEF0cmFuc2Zvcm1lcnMtY2xpJTIwY29udmVydCUyMC0tbW9kZWxfdHlwZSUyMHhsbSUyMCU1QyUwQSUyMCUyMC0tdGZfY2hlY2twb2ludCUyMCUyNFhMTV9DSEVDS1BPSU5UX1BBVEglMjAlNUMlMEElMjAlMjAtLXB5dG9yY2hfZHVtcF9vdXRwdXQlMjAlMjRQWVRPUkNIX0RVTVBfT1VUUFVUJTBBJTIwJTVCLS1jb25maWclMjBYTUxfQ09ORklHJTVEJTIwJTVDJTBBJTIwJTVCLS1maW5ldHVuaW5nX3Rhc2tfbmFtZSUyMFhNTF9GSU5FVFVORURfVEFTSyU1RA==",highlighted:`<span class="hljs-built_in">export</span> XLM_CHECKPOINT_PATH=/path/to/xlm/checkpoint

transformers-cli convert --model_type xlm \\
  --tf_checkpoint <span class="hljs-variable">$XLM_CHECKPOINT_PATH</span> \\
  --pytorch_dump_output <span class="hljs-variable">$PYTORCH_DUMP_OUTPUT</span>
 [--config XML_CONFIG] \\
 [--finetuning_task_name XML_FINETUNED_TASK]`,wrap:!1}}),Y=new J({props:{title:"T5",local:"t5",headingTag:"h2"}}),z=new ee({props:{code:"ZXhwb3J0JTIwVDUlM0QlMkZwYXRoJTJGdG8lMkZ0NSUyRnVuY2FzZWRfTC0xMl9ILTc2OF9BLTEyJTBBJTBBdHJhbnNmb3JtZXJzLWNsaSUyMGNvbnZlcnQlMjAtLW1vZGVsX3R5cGUlMjB0NSUyMCU1QyUwQSUyMCUyMC0tdGZfY2hlY2twb2ludCUyMCUyNFQ1JTJGdDVfbW9kZWwuY2twdCUyMCU1QyUwQSUyMCUyMC0tY29uZmlnJTIwJTI0VDUlMkZ0NV9jb25maWcuanNvbiUyMCU1QyUwQSUyMCUyMC0tcHl0b3JjaF9kdW1wX291dHB1dCUyMCUyNFQ1JTJGcHl0b3JjaF9tb2RlbC5iaW4=",highlighted:`<span class="hljs-built_in">export</span> T5=/path/to/t5/uncased_L-12_H-768_A-12

transformers-cli convert --model_type t5 \\
  --tf_checkpoint <span class="hljs-variable">$T5</span>/t5_model.ckpt \\
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it({props:{source:"https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/docs/source/es/converting_tensorflow_models.md"}}),{c(){i=r("meta"),$=a(),h=r("p"),_=a(),c(b.$$.fragment),U=a(),y=r("p"),y.innerHTML=Xe,ne=a(),c(M.$$.fragment),ae=a(),c(w.$$.fragment),oe=a(),C=r("p"),C.innerHTML=je,re=a(),v=r("p"),v.innerHTML=Se,se=a(),R=r("p"),R.innerHTML=Le,pe=a(),V=r("p"),V.innerHTML=ke,ie=a(),g=r("p"),g.innerHTML=Ze,ce=a(),c(E.$$.fragment),me=a(),F=r("p"),F.innerHTML=Qe,Te=a(),c(I.$$.fragment),fe=a(),P=r("p"),P.innerHTML=He,de=a(),B=r("p"),B.innerHTML=Ae,ue=a(),N=r("p"),N.innerHTML=Ge,Ue=a(),c(X.$$.fragment),_e=a(),j=r("p"),j.innerHTML=xe,ye=a(),c(S.$$.fragment),he=a(),L=r("p"),L.innerHTML=Oe,be=a(),c(k.$$.fragment),Me=a(),c(Z.$$.fragment),Je=a(),Q=r("p"),Q.innerHTML=We,$e=a(),c(H.$$.fragment),we=a(),c(A.$$.fragment),Ce=a(),G=r("p"),G.textContent=De,ve=a(),c(x.$$.fragment),Re=a(),c(O.$$.fragment),Ve=a(),W=r("p"),W.textContent=Ye,ge=a(),c(D.$$.fragment),Ee=a(),c(Y.$$.fragment),Fe=a(),q=r("p"),q.textContent=qe,Ie=a(),c(z.$$.fragment),Pe=a(),c(K.$$.fragment),Be=a(),te=r("p"),this.h()},l(e){const 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