LLM Course documentation
Введение
0. Установка
1. Трансформеры
2. Использование 🤗 Transformers
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
5. Библиотека 🤗 Datasets
6. Бибилиотека 🤗 Tokenizers
7. Основные задачи NLP
8. Как попросить о помощи
9. Создание и распространение демо
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