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Introdução

No Capítulo 3 você teve seu primeiro gostinho da biblioteca 🤗 Datasets e viu que havia três passos principais quando se tratava de treinar para melhorar (fine-tuning) um modelo:

1. Carregar um conjunto de dados (dataset) do Hugging Face Hub.
2. Pré-processar os dados com `Dataset.map()`.
3. Carregar e calcular as métricas.

Mas isto está apenas arranhando a superfície do que 🤗 Dataset.map pode fazer! Neste capítulo, vamos dar um mergulho profundo na biblioteca. Ao longo do caminho, encontraremos respostas para as seguintes perguntas:

- O que você faz quando seu conjunto de dados não está no Hub?
- Como você pode separar um conjunto de dados? (E se você necessário usar Pandas?)
- O que você faz quando seu conjunto de dados é enorme e derreterá a RAM de seu laptop?
- O que diabos são “mapeamento de memória” e Apache Arrow?
- Como você pode criar seu próprio conjunto de dados e enviar para o Hub?

As técnicas que você aprender aqui vão prepará-lo para as tarefas avançadas de tokenization e fine-tuning no Capítulo 6 e Capítulo 7 — então pegue um café e vamos começar!