LLM Course documentation
Ajuste de modelos, ¡hecho!
0. Setup
1. Modelos de Transformadores
2. Usando Transformers 🤗
3. Ajuste (fine-tuning) de un modelo preentrenado
IntroducciónProcesamiento de los datosAjuste de un modelo con la API TrainerAjuste de un modelo con KerasEntrenamiento completoAjuste de modelos, ¡hecho!Quiz de final de capítulo
5. La librería 🤗 Datasets
6. La librería 🤗 Tokenizers
8. ¿Cómo solicitar ayuda?
Glosario
Ajuste de modelos, ¡hecho!
¡Qué divertido! En los dos primeros capítulos aprendiste sobre modelos y tokenizadores, y ahora sabes cómo ajustarlos a tus propios datos. Para recapitular, en este capítulo:
- Aprendiste sobre los conjuntos de datos del Hub
- Aprendiste a cargar y preprocesar conjuntos de datos, incluyendo el uso de padding dinámico y los “collators”
- Implementaste tu propio ajuste (fine-tuning) y cómo evaluar un modelo
- Implementaste un bucle de entrenamiento de bajo nivel
- Utilizaste 🤗 Accelerate para adaptar fácilmente tu bucle de entrenamiento para que funcione en múltiples GPUs o TPUs