course documentation
Quiz de sfârșit de capitol
0. Configurare
1. Modele Transformer
IntroducereProcesarea limbajului natural și modelele de limbaj mariTransformers, ce pot face?Cum funcționează Transformers?Modele EncoderModele DecoderModele secvență-la-secvențăPrejudecăți și limităriRezumatQuiz de final de capitol
2. Folosirea 🤗 Transformers
IntroducereÎn spatele pipeline-uluiModeleTokenizatoareGestionarea secvențelor multipleSă punem totul cap la capUtilizarea de bază este completă!Implementarea optimizată a inferențeiQuiz la final de capitol
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
Platforma Hugging Face HubUtilizarea modelelor preantrenatePartajarea modelelor preantrenateCrearea unui card de modelPartea 1 este completăQuiz la final de capitol
5. Biblioteca 🤗 Datasets
IntroducereCe fac dacă dataset-ul meu nu este pe Hub?E timpul să tăiem și să analizăm dateleBig data? 🤗 Datasets vine în ajutor!Creează propriul tău datasetCăutare semantică cu FAISS🤗 Datasets, verificare!Quiz de final de capitol
6. Biblioteca 🤗 Tokenizers
IntroducereAntrenarea unui nou tokenizer dintr-unul vechiSuperputerile tokenizerilor rapiziTokenizerii rapizi în pipeline-ul de QANormalizare și pre-tokenizareTokenizare Byte-Pair EncodingTokenizare WordPieceTokenizare UnigramConstruirea unui tokenizer, bloc cu blocTokenizeri, verificare!Quiz de sfârșit de capitol
7. Sarcini clasice NLP
IntroducereClasificarea tokenilorFine-tuningul unui model de limbaj mascatTraducereSumarizareAntrenarea de la zero a unui model de limbaj cauzalRăspuns la întrebăriÎnțelegerea LLM-urilorQuiz de sfârșit de capitol
8. Cum să ceri ajutor
IntroducereCe să faci când primești o eroareCum să ceri ajutor pe forumuriDebugging-ul pipeline-ului de antrenamentCum să scrii un issue bunPartea 2 completă!Quiz de sfârșit de capitol
9. Construirea și partajarea demo-urilor
Introducere în GradioConstruirea primului tău demoÎnțelegerea clasei InterfacePartajarea demo-urilor cu alțiiIntegrări cu Hugging Face HubCaracteristici avansate ale InterfaceIntroducere în Gradio BlocksGradio, verificat!Quiz de final de capitol
10. Curățați seturi de date de înaltă calitate
Introducere în ArgillaConfigurați-vă instanța ArgillaÎncărcați setul de date în ArgillaAdnotați setul de dateFolosiți setul de date adnotatArgilla, terminat!Quiz de final de capitol
11. Fine-tuning pentru modele mari de limbaj
IntroducereTemplate-uri de chatFine-tuning cu SFTTrainerLoRA (Adaptarea de rang scăzut)EvaluareaConcluzieE timpul examenului!
12. Construiește Modele de Raționament new
IntroducereÎnvățarea prin Întărire pe LLM-uriMomentul Aha în Lucrarea DeepSeek R1Înțelegerea Avansată a GRPO în DeepSeekMathImplementarea GRPO în TRLExercițiu Practic pentru Ajustarea Fină a unui Model cu GRPOExercițiu Practic cu UnslothÎn curând...
Evenimente Curs
Quiz de sfârșit de capitol
Să testăm ce ați învățat în acest capitol!
1. În ce ordine ar trebui să citiți un traceback Python?
2. Ce este un exemplu minimal reproductibil?
3. Să presupunem că încercați să rulați următorul cod, care aruncă o eroare:
from transformers import GPT3ForSequenceClassification
# ImportError: cannot import name 'GPT3ForSequenceClassification' from 'transformers' (/Users/lewtun/miniconda3/envs/huggingface/lib/python3.8/site-packages/transformers/__init__.py)
# ---------------------------------------------------------------------------
# ImportError Traceback (most recent call last)
# /var/folders/28/k4cy5q7s2hs92xq7_h89_vgm0000gn/T/ipykernel_30848/333858878.py in <module>
# ----> 1 from transformers import GPT3ForSequenceClassification
# ImportError: cannot import name 'GPT3ForSequenceClassification' from 'transformers' (/Users/lewtun/miniconda3/envs/huggingface/lib/python3.8/site-packages/transformers/__init__.py)Care dintre următoarele ar putea fi o alegere bună pentru titlul unui subiect pe forum pentru a cere ajutor?