import{s as U,n as j,o as k}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as q,i as B,g as p,s as c,r as M,A as I,h as f,f as a,c as u,j as y,u as S,x as C,k as E,y as R,a as s,v as F,d as A,t as N,w as z}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as G}from"../chunks/CourseFloatingBanner.06521e8b.js";import{H as J}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";function K(T){let n,h,d,$,l,g,i,x,r,D="Что ж, это было настоящее путешествие по библиотеке 🤗 Datasets — поздравляем, вы зашли так далеко! Со знаниями, которые вы получили из этой главы, вы сможете:",P,o,L="<li>Загружать наборы данных из любого места, будь то Hugging Face Hub, ваш ноутбук или удаленный сервер в вашей компании.</li> <li>Обрабатывать свои данные, используя сочетание функций <code>Dataset.map()</code> и <code>Dataset.filter()</code>.</li> <li>Быстро переключаться между форматами данных, такими как Pandas и NumPy, с помощью <code>Dataset.set_format()</code>.</li> <li>Создавать свой собственный набор данных и отправлять его в Hugging Face Hub.</li> <li>Строить свои эмбеддинги документов с помощью модели Transformer и создавать семантический поисковик с помощью FAISS.</li>",v,m,b='В <a href="../chapter7">Главе 7</a> мы будем использовать все это с пользой, поскольку мы углубимся в основные задачи NLP, для которых отлично подходят модели Transformer. Однако, прежде чем идти вперед, проверьте свои знания о 🤗 Datasets с помощью быстрого теста!',H,_,w;return l=new J({props:{title:"🤗 Datasets, итоги!",local:"-datasets-итоги",headingTag:"h1"}}),i=new G({props:{chapter:5,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),{c(){n=p("meta"),h=c(),d=p("p"),$=c(),M(l.$$.fragment),g=c(),M(i.$$.fragment),x=c(),r=p("p"),r.textContent=D,P=c(),o=p("ul"),o.innerHTML=L,v=c(),m=p("p"),m.innerHTML=b,H=c(),_=p("p"),this.h()},l(t){const e=I("svelte-u9bgzb",document.head);n=f(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(a),h=u(t),d=f(t,"P",{}),y(d).forEach(a),$=u(t),S(l.$$.fragment,t),g=u(t),S(i.$$.fragment,t),x=u(t),r=f(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(r)!=="svelte-1x08x59"&&(r.textContent=D),P=u(t),o=f(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),C(o)!=="svelte-hua35g"&&(o.innerHTML=L),v=u(t),m=f(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(m)!=="svelte-4liuw7"&&(m.innerHTML=b),H=u(t),_=f(t,"P",{}),y(_).forEach(a),this.h()},h(){E(n,"name","hf:doc:metadata"),E(n,"content",O)},m(t,e){R(document.head,n),s(t,h,e),s(t,d,e),s(t,$,e),F(l,t,e),s(t,g,e),F(i,t,e),s(t,x,e),s(t,r,e),s(t,P,e),s(t,o,e),s(t,v,e),s(t,m,e),s(t,H,e),s(t,_,e),w=!0},p:j,i(t){w||(A(l.$$.fragment,t),A(i.$$.fragment,t),w=!0)},o(t){N(l.$$.fragment,t),N(i.$$.fragment,t),w=!1},d(t){t&&(a(h),a(d),a($),a(g),a(x),a(r),a(P),a(o),a(v),a(m),a(H),a(_)),a(n),z(l,t),z(i,t)}}}const O='{"title":"🤗 Datasets, итоги!","local":"-datasets-итоги","sections":[],"depth":1}';function Q(T){return k(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Z extends q{constructor(n){super(),B(this,n,Q,K,U,{})}}export{Z as component};
