import{s as Z,n as D,o as X}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as Y,i as Q,g as i,s as a,r as k,A as V,h as p,f as s,c as l,j as F,u as A,x as w,k as S,y as K,a as n,v as N,d as R,t as z,w as G}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{C as O}from"../chunks/CodeBlock.b3510e34.js";import{H as tt}from"../chunks/Heading.6643a2f7.js";function et(U){let o,_,h,I,c,C,m,b=`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,r,B="Инструкции:",x,u,H="<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>",g,d,W="После того как вы проведете тонкую настройку модели, убедитесь, что загрузили ее на 🤗 Hugging Face Hub с использованием следующих параметров (<code>kwargs</code>):",v,T,$,J,E="Вы успешно завершите это задание, если показатель WER (<code>wer</code>) вашей нормализованный вашей будет ниже <strong>0.37</strong>.",q,f,L="Не стесняйтесь создать демо вашей модели и поделиться ею в Discord! Если у вас возникнут вопросы, задайте их в канале #audio-study-group.",j,y,P;return c=new tt({props:{title:"Практическое занятие",local:"практическое-занятие",headingTag:"h1"}}),T=new O({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}}),{c(){o=i("meta"),_=a(),h=i("p"),I=a(),k(c.$$.fragment),C=a(),m=i("p"),m.textContent=b,M=a(),r=i("p"),r.textContent=B,x=a(),u=i("ul"),u.innerHTML=H,g=a(),d=i("p"),d.innerHTML=W,v=a(),k(T.$$.fragment),$=a(),J=i("p"),J.innerHTML=E,q=a(),f=i("p"),f.textContent=L,j=a(),y=i("p"),this.h()},l(t){const e=V("svelte-u9bgzb",document.head);o=p(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(s),_=l(t),h=p(t,"P",{}),F(h).forEach(s),I=l(t),A(c.$$.fragment,t),C=l(t),m=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(m)!=="svelte-7loeex"&&(m.textContent=b),M=l(t),r=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(r)!=="svelte-4txmkp"&&(r.textContent=B),x=l(t),u=p(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),w(u)!=="svelte-zngkuf"&&(u.innerHTML=H),g=l(t),d=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(d)!=="svelte-1bj31u"&&(d.innerHTML=W),v=l(t),A(T.$$.fragment,t),$=l(t),J=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(J)!=="svelte-3s2esv"&&(J.innerHTML=E),q=l(t),f=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(f)!=="svelte-1156jyq"&&(f.textContent=L),j=l(t),y=p(t,"P",{}),F(y).forEach(s),this.h()},h(){S(o,"name","hf:doc:metadata"),S(o,"content",st)},m(t,e){K(document.head,o),n(t,_,e),n(t,h,e),n(t,I,e),N(c,t,e),n(t,C,e),n(t,m,e),n(t,M,e),n(t,r,e),n(t,x,e),n(t,u,e),n(t,g,e),n(t,d,e),n(t,v,e),N(T,t,e),n(t,$,e),n(t,J,e),n(t,q,e),n(t,f,e),n(t,j,e),n(t,y,e),P=!0},p:D,i(t){P||(R(c.$$.fragment,t),R(T.$$.fragment,t),P=!0)},o(t){z(c.$$.fragment,t),z(T.$$.fragment,t),P=!1},d(t){t&&(s(_),s(h),s(I),s(C),s(m),s(M),s(r),s(x),s(u),s(g),s(d),s(v),s($),s(J),s(q),s(f),s(j),s(y)),s(o),G(c,t),G(T,t)}}}const st='{"title":"Практическое занятие","local":"практическое-занятие","sections":[],"depth":1}';function nt(U){return X(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class pt extends Y{constructor(o){super(),Q(this,o,nt,et,Z,{})}}export{pt as component};
