import{s as Q,n as O,o as V}from"../chunks/scheduler.cd324960.js";import{S as K,i as tt,e as o,s as a,c as H,h as et,a as p,d as n,b as l,f as X,g as L,j as w,k as Y,l as nt,m as s,n as W,t as k,o as F,p as S}from"../chunks/index.d5c3adcc.js";import{C as st,H as at,E as lt}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.8955e42b.js";import{C as it}from"../chunks/CodeBlock.e6d23c2c.js";function ot(z){let i,_,y,x,m,I,r,C,u,A=`В этом разделе мы изучили сложности дообучения моделей ASR, признавая необходимость времени и ресурсов для дообучения модели, такой как Whisper
(даже с небольшой контрольной точкой), на новом языке. Чтобы предоставить вам практический опыт, мы разработали упражнение, которое поможет вам пройти
через процесс дообучения модели ASR с использованием небольшого набора данных. Основная цель этого упражнения - больше помочь вам ознакомиться с процессом
дообучения, чем стремиться к результатам на уровне продакшн-решений. Мы специально установили низкий показатель метрики, чтобы даже при ограниченных
ресурсах вы могли успешно его достичь.`,M,c,G="Инструкции:",b,f,N="<li>Дообучите модель <code>”openai/whisper-tiny”</code>, используя американский английский (“en-US”) поднабор набора данных <code>”PolyAI/minds14”</code>.</li> <li>Используйте первые <strong>450 примеров для обучения</strong>, остальные для оценки. Убедитесь, что вы установили <code>num_proc=1</code> при предварительной обработке набора данных с использованием метода <code>.map</code> (это обеспечит правильную отправку вашей модели для оценки).</li> <li>Для оценки модели используйте метрики <code>wer</code> и <code>wer_ortho</code>, как описано в данном уроке. Однако <em>не</em> преобразуйте метрику в проценты, умножая на 100 (например, если WER равен 42%, мы ожидаем увидеть значение 0.42 в этом упражнении).</li>",v,d,R="После того как вы проведете тонкую настройку модели, убедитесь, что загрузили ее на 🤗 Hugging Face Hub с использованием следующих параметров (<code>kwargs</code>):",q,T,j,J,Z="Вы успешно завершите это задание, если показатель WER (<code>wer</code>) вашей нормализованный вашей будет ниже <strong>0.37</strong>.",P,$,D="Не стесняйтесь создать демо вашей модели и поделиться ею в Discord! Если у вас возникнут вопросы, задайте их в канале #audio-study-group.",U,h,B,g,E;return m=new st({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),r=new at({props:{title:"Практическое занятие",local:"практическое-занятие",headingTag:"h1"}}),T=new it({props:{code:"a3dhcmdzJTIwJTNEJTIwJTdCJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIyZGF0YXNldF90YWdzJTIyJTNBJTIwJTIyUG9seUFJJTJGbWluZHMxNCUyMiUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMmZpbmV0dW5lZF9mcm9tJTIyJTNBJTIwJTIyb3BlbmFpJTJGd2hpc3Blci10aW55JTIyJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIydGFza3MlMjIlM0ElMjAlMjJhdXRvbWF0aWMtc3BlZWNoLXJlY29nbml0aW9uJTIyJTJDJTBBJTdE",highlighted:`<span class="hljs-attribute">kwargs</span> = {
     <span class="hljs-string">&quot;dataset_tags&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;PolyAI/minds14&quot;</span>,
    <span class="hljs-string">&quot;finetuned_from&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;openai/whisper-tiny&quot;</span>,
    <span class="hljs-string">&quot;tasks&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;automatic-speech-recognition&quot;</span>,
}`,wrap:!1}}),h=new lt({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter5/hands_on.mdx"}}),{c(){i=o("meta"),_=a(),y=o("p"),x=a(),H(m.$$.fragment),I=a(),H(r.$$.fragment),C=a(),u=o("p"),u.textContent=A,M=a(),c=o("p"),c.textContent=G,b=a(),f=o("ul"),f.innerHTML=N,v=a(),d=o("p"),d.innerHTML=R,q=a(),H(T.$$.fragment),j=a(),J=o("p"),J.innerHTML=Z,P=a(),$=o("p"),$.textContent=D,U=a(),H(h.$$.fragment),B=a(),g=o("p"),this.h()},l(t){const e=et("svelte-u9bgzb",document.head);i=p(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(n),_=l(t),y=p(t,"P",{}),X(y).forEach(n),x=l(t),L(m.$$.fragment,t),I=l(t),L(r.$$.fragment,t),C=l(t),u=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(u)!=="svelte-7loeex"&&(u.textContent=A),M=l(t),c=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(c)!=="svelte-4txmkp"&&(c.textContent=G),b=l(t),f=p(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),w(f)!=="svelte-zngkuf"&&(f.innerHTML=N),v=l(t),d=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(d)!=="svelte-1bj31u"&&(d.innerHTML=R),q=l(t),L(T.$$.fragment,t),j=l(t),J=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(J)!=="svelte-3s2esv"&&(J.innerHTML=Z),P=l(t),$=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w($)!=="svelte-1156jyq"&&($.textContent=D),U=l(t),L(h.$$.fragment,t),B=l(t),g=p(t,"P",{}),X(g).forEach(n),this.h()},h(){Y(i,"name","hf:doc:metadata"),Y(i,"content",pt)},m(t,e){nt(document.head,i),s(t,_,e),s(t,y,e),s(t,x,e),W(m,t,e),s(t,I,e),W(r,t,e),s(t,C,e),s(t,u,e),s(t,M,e),s(t,c,e),s(t,b,e),s(t,f,e),s(t,v,e),s(t,d,e),s(t,q,e),W(T,t,e),s(t,j,e),s(t,J,e),s(t,P,e),s(t,$,e),s(t,U,e),W(h,t,e),s(t,B,e),s(t,g,e),E=!0},p:O,i(t){E||(k(m.$$.fragment,t),k(r.$$.fragment,t),k(T.$$.fragment,t),k(h.$$.fragment,t),E=!0)},o(t){F(m.$$.fragment,t),F(r.$$.fragment,t),F(T.$$.fragment,t),F(h.$$.fragment,t),E=!1},d(t){t&&(n(_),n(y),n(x),n(I),n(C),n(u),n(M),n(c),n(b),n(f),n(v),n(d),n(q),n(j),n(J),n(P),n($),n(U),n(B),n(g)),n(i),S(m,t),S(r,t),S(T,t),S(h,t)}}}const pt='{"title":"Практическое занятие","local":"практическое-занятие","sections":[],"depth":1}';function mt(z){return V(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class dt extends K{constructor(i){super(),tt(this,i,mt,ot,Q,{})}}export{dt as component};
