Buckets:
| # Fine-tuning, Check![[fine-tuning-check]] | |
| A fost distractiv! În primele două capitole ați învățat despre modele și tokenizere, iar acum știți cum să le ajustați fin (fine-tune) pentru propriile date. Pentru a recapitula, în acest capitol ați: | |
| {#if fw === 'pt'} | |
| * Ați învățat despre dataset-urile din [Hub](https://huggingface.co/datasets) | |
| * Ați învățat cum să încărcați și să preprocessați dataset-uri, inclusiv folosind împachetare dinamică (dynamic padding) și colatori | |
| * Ați implementat propria ajustare fină (fine-tuning) și evaluare a unui model | |
| * Ați implementat o buclă de antrenament la un nivel mai scăzut (lower-level) | |
| * Ați folosit 🤗 Accelerate pentru a adapta cu ușurință bucla voastră de antrenament, astfel încât să funcționeze pentru mai multe GPU-uri sau TPU-uri | |
| {:else} | |
| * Ați învățat despre dataset-urile din [Hub](https://huggingface.co/datasets) | |
| * Ați învățat cum să încărcați și să preprocessați dataset-uri | |
| * Ați învățat cum să ajustați fin și să evaluați un model cu Keras | |
| * Ați implementat o metrică personalizată | |
| {/if} | |
Xet Storage Details
- Size:
- 1.13 kB
- Xet hash:
- 8a7dec27c8cd80a6b8a3d2c3b7581f72b08e4b7ae4bc26c4c23dff5b9a305926
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.