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Fein-tunen, Check!

Das hat Spaß gemacht! In den ersten beiden Kapiteln hast du etwas über Modelle und Tokenizer gelernt, und jetzt weißt du, wie du sie auf deine eigenen Daten fein-tunen kannst. Rekapitulieren wir, was du in diesem Kapitel gelernt hast:

{#if fw === 'pt'}

  • Über Datensätze im Hub
  • Wie du Datensätze lädst und vorverarbeitest, einschließlich der Verwendung von dynamischem Padding und Collators
  • Implementierung des eigenen Fein-tunings und der Evaluierung eines Modells
  • Eine Trainingsschleife auf niedriger Ebene implementiert
  • Mit 🤗 Accelerate die Trainingsschleife so anpassen, dass sie für mehrere GPUs oder TPUs funktioniert

{:else}

  • Über Datensätze im Hub
  • Wie man Datensätze lädt und vorverarbeitet
  • Wie man ein Modell mit Keras fein-tunet und auswertet
  • Eine eigene Metrik implementiert

{/if}

Xet Storage Details

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f59366dbfb9a4cff442e01f650fdf0a23480f806ffe4083a3caf417b947f931c

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