Pytorch
TensorFlow

#
Introducción

En el Capítulo 2 exploramos cómo usar los tokenizadores y modelos preentrenados para realizar predicciones. Pero, ¿qué pasa si deseas ajustar un modelo preentrenado con tu propio conjunto de datos?

- Cómo preparar un conjunto de datos grande desde el Hub.
- Cómo usar la API de alto nivel del entrenador para ajustar un modelo.
- Cómo usar un bucle personalizado de entrenamiento.
- Cómo aprovechar la librería 🤗 Accelerate para fácilmente ejecutar el bucle personalizado de entrenamiento en cualquier configuración distribuida.

Para subir tus puntos de control (checkpoints) en el Hub de Hugging Face, necesitas una cuenta en huggingface.co: crea una cuenta