Buckets:

rtrm's picture
|
download
raw
988 Bytes
# Giriş
[İkinci bölümde](/course/chapter2) tokenizer ve pretrained modelleri kullanarak nasıl tahmin yapabileceğimizi öğrendik. Fakat, kendi veri setiniz için, pretrained bir modeli nasıl kullanacaksınız ? İşte bu bölümde bunu öğreneceksiniz! Öğrenecekleriniz :
{#if fw === 'pt'}
* Hub'dan nasıl büyük bir veri seti hazırlanır
* Trainer API ile nasıl model fine-tune edilir
* Özelleştirilmiş training döngüsü nasıl yazılır
* Bu özel training döngüsünü herhangi bir dağıtılmış(distributed) kurulumda kolayca çalıştırmak için 🤗 Accelerate kütüphanesinden nasıl yararlanılır
{:else}
* Hub'dan nasıl büyük bir veri seti hazırlanır
* Keras ile nasıl model fine-tune edilir
* Keras ile tahminler nasıl elde edilir
* Özel metrikler nasıl kullanılır
{/if}
Hugging Face Hub'a eğittiğiniz model ağırlıklarını yüklemek için huggingface.co hesabına ihtiyacınız var.[hesap oluşturun](https://huggingface.co/join)

Xet Storage Details

Size:
988 Bytes
·
Xet hash:
6bfce5d2cb58a077e21d6506b4045587544d668c3266a90ee1ab2c112132f0b2

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