LLM Course documentation
Introducere
0. Configurare
1. Modele Transformer
2. Folosirea 🤗 Transformers
3. Fine-tuning unui model preantrenat
IntroducereProcesarea datelorFine-tuningul unui model cu Trainer API sau KerasUn antrenament completFine-tuning, verificare!Quiz la final de capitol
4. Partajarea modelelor și a tokenizatoarelor
5. Biblioteca 🤗 Datasets
6. Biblioteca 🤗 Tokenizers
7. Sarcini clasice NLP
8. Cum să ceri ajutor
9. Construirea și partajarea demo-urilor
10. Curățați seturi de date de înaltă calitate
11. Fine-tuning pentru modele mari de limbaj
12. Construiește Modele de Raționament new
Evenimente Curs
Introducere
În Capitolul 2 am explorat modul de utilizare a tokenizerelor și a modelelor preantrenate pentru a efectua predicții. Dar ce se întâmplă dacă doriți să ajustați un model preantrenat pentru propriul dvs. set de date? Iată subiectul acestui capitol! Veți învăța:
- Cum să configurați un set mare de date din Hub
- Cum să utilizați API-ul
Trainerpentru a ajusta un model - Cum să utilizați o buclă de instruire personalizată
- Cum să profitați de biblioteca Accelerate 🤗 pentru a rula cu ușurință bucla de instruire personalizată pe orice configurație distribuită
Pentru a încărca checkpoint-urile antrenate în Hugging Face Hub, veți avea nevoie de un cont huggingface.co: creați un cont
Update on GitHub