Cursuri de pregatire Hugging Face for Natural Language Processing (NLP)

Introducere

• Prezentare generală a NLP și a aplicațiilor sale
• Introducere în Hugging Face și principalele sale caracteristici

Configurarea unui mediu de lucru

• Instalarea și configurarea Hugging Face

Înțelegerea bibliotecii Hugging Face Transformers și a modelelor Transformer

• Explorarea structurii și a funcționalităților bibliotecii Transformers
• Prezentare generală a diferitelor modele de transformatoare disponibile în Hugging Face

Utilizarea transformatoarelor Hugging Face

• Încărcarea și utilizarea modelelor preinstruite
• Aplicarea transformatoarelor pentru diverse sarcini NLP

Reglarea fină a unui model preinstruit

• Pregătirea unui set de date pentru reglarea fină
• Reglarea fină a unui model Transformer pentru o sarcină specifică

Partajarea modelelor și a tokenizatoarelor

• Exportul și partajarea modelelor antrenate
• Utilizarea tokenizatorilor pentru prelucrarea textului

Explorarea bibliotecii Hugging Face Datasets

• Prezentare generală a bibliotecii de seturi de date în Hugging Face
• Accessng și utilizarea seturilor de date preexistente

Explorarea bibliotecii Hugging Face Tokenizers

• Înțelegerea tehnicilor de tokenizare și a importanței acestora
• Valorificarea tokenizatorilor din Hugging Face

Efectuarea sarcinilor NLP clasice

• Implementarea sarcinilor NLP obișnuite utilizând Hugging Face
• Clasificarea textului, analiza sentimentelor, recunoașterea entităților numite etc.

Valorificarea modelelor de transformatoare pentru abordarea sarcinilor din procesarea vorbirii și Computer Vision

• Extinderea utilizării transformatoarelor dincolo de sarcinile bazate pe text
• Aplicarea transformatoarelor pentru sarcini legate de vorbire și imagini

Rezolvarea problemelor și depanarea

• Probleme și provocări comune în lucrul cu Hugging Face
• Tehnici pentru depanare și depanare

Construirea și partajarea demonstrațiilor dvs. de model

• Proiectarea și crearea demonstrațiilor interactive ale modelelor
• Partajarea și prezentarea eficientă a modelelor dvs.

Rezumat și pași următori

• Recapitularea conceptelor și tehnicilor cheie învățate
• Orientări privind explorarea ulterioară și resurse pentru continuarea învățării