course documentation
Введение
0. Установка
1. Трансформеры
ВведениеОбработка естественного языкаТрансформеры: на что они способны?Как работают трансформеры?Модели-кодировщикиМодели-декодировщикиМодели "seq2seq"Предвзятости и ограниченияИтогиТест в конце главы
2. Использование 🤗 Transformers
ВведениеЗа конвейеромМоделиТокенизаторыОбработка множественных последовательностейСобираем все воединоБазовое использование завершено!Тест в конце главы
3. Fine-tuning предобученной модели
ВведениеПредобработка данныхFine-tuning модели с использованием Trainer APIПолное обучение моделиFine-tuning, итоги!Тест в конце главы
4. Hugging Face Hub
Hugging Face HubИспользование предобученных моделейПубликация предобученных моделей в общий доступСоздание карточки моделиПервая часть завершена!Тест в конце главы
5. Библиотека 🤗 Datasets
ВведениеЧто делать, если моего датасета на нет на Hub?Препарируем 🤗 DatasetsBig data? 🤗 Datasets спешат на помощь!Семантический поиск с помощью FAISS🤗 Datasets, итоги!Тест в конце главы
6. Бибилиотека 🤗 Tokenizers
ВведениеОбучение нового токенизатора на основе старогоОсобые возможности быстрых токенизаторовБыстрые токенизаторы в QA конвейереНормализация и предварительная токенизацияТокенизация Byte-Pair EncodingТокенизация WordPieceТокенизация UnigramСоздание токенизатора, блок за блокомТокенизаторы, проверка!Тест в конце главы
7. Основные задачи NLP
ВведениеКлассификация токеновДообучение модели маскированного языкового моделированияПереводСуммаризацияОбучение каузальной языковой модели с нуляОтветы на вопросыОсвоение NLPТест в конце главы
8. Как попросить о помощи
ВведениеЧто делать, если возникла ошибкаОбращение за помощью на форумахОтладка обученияОтладка обученияКак написать хорошее сообщение об ошибке (issue)Часть 2 завершена!Тест в конце главы
9. Создание и распространение демо
Введение в GradioСоздание вашего первого демоПонимание класса InterfaceДелимся демонстрациями с другимиИнтеграция с Hugging Face HubРасширенные возможности InterfaceВведение в Gradio BlocksGradio, проверка!Тест в конце главы
События курса
Глоссарий
Введение
В главе 2 мы увидели, как можно использовать токенизаторы и предобученные модели для построения предсказаний. Но что если мы хотим дообучить предобученную модель на собственном датасете? Это и есть тема данной главы! Мы изучим:
- Как подготовить большой датасет из Model Hub
- Как использовать высокоуровненое API для дообучения модели
- Как использовать собственный цикл обучения (training loop)
- Как использовать библиотеку 🤗 Accelerate для запуска собственного цикла обучения на распределенной вычислительной структуре
Чтобы загрузить свои чекпоинты на Hugging Face Hub, необходимо иметь учетную запись: создать аккаунт
Update on GitHub