course documentation
Gradio, kiểm tra nào!
0. Cài đặt
1. Mô hình Transformer
Giới thiệuXử lý Ngôn Ngữ Tự nhiênTransformers có thể làm những gì?Cơ chế hoạt động của Transformer?Các mô hình mã hóaCác mô hình giải mãCác mô hình mã hoá-giải mãThiên kiến và hạn chếTổng kếtĐố vui cuối chương
2. Sử dụng 🤗 Transformers
Giới thiệuĐằng sau pipelineCác mô hìnhTokenizersXử lý đa chuỗiKết hợp lạiHoàn thành cách sử dụng cơ bản!Đố vui cuối chương
3. Tinh chỉnh một mô hình huấn luyện trước
Giới thiệuXử lý dữ liệuTinh chỉnh một mô hình với Trainer API hoặc KerasBản huấn luyện hoàn chỉnhTỉnh chỉnh, thử xem!Đố vui cuối chương
4. Chia sẻ các mô hình và tokenizer
Hugging Face HubSử dụng các mô hình huấn luyện trướcChia sẻ các mô hình huấn luyện trướcXây dựng các thẻ mô hìnhHoàn thành phần 1!Đố vui cuối chương
5. Thư viện 🤗 Datasets
Giới thiệuNếu như dữ liệu của ta không trên Hub thì sao?Sắp xếp dữ liệuDữ liệu lớn? 🤗 Bộ dữ liệu để giải cứu!Tạo tập dữ liệu của riêng bạnTìm kiếm ngữ nghĩa với FAISS🤗 Datasets, kiểm tra nào!Đố vui cuối chương
6. Thư viện 🤗 Tokenizers
Giới thiệuHuấn luyện một tokenizer mới từ cái cũSức mạnh đặc biệt của tokenizer nhanhTokenizer nhanh trong pipeline QAChuẩn hoá và tiền tokenizeByte-Pair Encoding tokenizationWordPiece tokenizationUnigram tokenizationXây dựng từng khối tokenizerTokenizers, kiểm tra nào!Đố vui cuối chương
7. Các tác vụ NLP chính
Giới thiệuPhân loại tokenTinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ bị ẩn điDịch máyTóm tắtHuấn luyện một mô hình ngôn ngữ nhân quả từ đầuHỏi đápLàm chủ NLPĐố vui cuối chương
8. Làm thế nào để yêu cầu giúp đỡ
Giới thiệuPhải làm gì khi bạn gặp lỗiYêu cầu trợ giúp trên diễn đànGỡ lỗi quy trình huấn luyệnLàm thế nào để viết một vấn đề hayPhần 2 đã hoàn thành!Đố vui cuối chương
9. Xây dựng và chia sẻ các demo
Giới thiệu về GradioXây dựng bản demo đầu tiên của bạnHiểu lớp InterfaceChia sẻ các bản demo với người khácTích hợp với Hugging Face HubCác tính năng nâng cao của InterfaceGiới thiệu về Gradio BlocksGradio, kiểm tra nào!Đố vui cuối chương
Sự kiện Khoá học
Gradio, kiểm tra nào!
Điều này kết thúc chương về xây dựng các bản demo ML thú vị với Gradio - chúng tôi hy vọng bạn thích nó! Tóm lại, trong chương này, chúng ta đã học:
- Cách tạo bản demo Gradio với API
Interfacecấp cao và cách định cấu hình các phương thức đầu vào và đầu ra khác nhau. - Các cách khác nhau để chia sẻ bản demo Gradio, thông qua các liên kết tạm thời và lưu trữ trên Hugging Face Spaces.
- Cách tích hợp bản demo Gradio với mô hình và Hugging Face Spaces.
- Các tính năng nâng cao như lưu trữ trạng thái trong bản demo hoặc cung cấp xác thực.
- Làm thế nào để có toàn quyền kiểm soát luồng dữ liệu và bố cục của bản demo của bạn với Gradio Blocks.
Nếu bạn muốn kiểm tra sự hiểu biết của mình về các khái niệm được đề cập trong chương này, hãy xem bài kiểm tra trong phần tiếp theo!
Tiếp theo là đâu?
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về Gradio, bạn có thể
- Hãy xem Demo trong kho, có khá nhiều ví dụ ở đó.
- Xem trang Hướng dẫn, nơi bạn có thể tìm thấy hướng dẫn về các tính năng thú vị và nâng cao.
- Xem trang Tài liệu để biết thêm chi tiết.