import{s as k,n as N,o as B}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as U,i as j,g as d,s as m,r as D,A as I,h as p,f as a,c,j as L,u as M,x as H,k as E,y as R,a as s,v as F,d as S,t as z,w as A}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as G}from"../chunks/CourseFloatingBanner.15ba07e6.js";import{H as J}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";function K(q){let o,_,f,$,n,g,r,b,i,x="Bueno, ese fue un gran tour de la librería 🤗 Datasets. ¡Felicitaciones por llegar hasta aquí! Con el conocimiento que adquiriste en este capítulo, deberías ser capaz de:",v,l,w="<li>Cargar datasets de cualquier parte, sea del Hub de Hugging Face, tu computador o un servidor remoto en tu compañía.</li> <li>Preparar tus datos usando una combinación de las funciones <code>Dataset.map()</code> y <code>Dataset.filter()</code>.</li> <li>Cambiar rápidamente entre formatos de datos como Pandas y NumPy usando <code>Dataset.set_format()</code>.</li> <li>Crear tu propio dataset y subirlo al Hub de Hugging Face.</li> <li>Procesar tus documentos usando un modelo de Transformer y construir un motor de búsqueda semántica usando FAISS.</li>",C,u,T='En el <a href="/course/chapter7">Capítulo 7</a> pondremos todo esto en práctica cuando veamos a profundidad las tareas de PLN en las que son buenos los modelos de Transformers. Antes de seguir, ¡es hora de poner a prueba tu conocimiento de 🤗 Datasets con un quiz!',P,h,y;return n=new J({props:{title:"🤗 Datasets, ¡listo!",local:"-datasets-listo",headingTag:"h1"}}),r=new G({props:{chapter:5,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),{c(){o=d("meta"),_=m(),f=d("p"),$=m(),D(n.$$.fragment),g=m(),D(r.$$.fragment),b=m(),i=d("p"),i.textContent=x,v=m(),l=d("ul"),l.innerHTML=w,C=m(),u=d("p"),u.innerHTML=T,P=m(),h=d("p"),this.h()},l(e){const t=I("svelte-u9bgzb",document.head);o=p(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),_=c(e),f=p(e,"P",{}),L(f).forEach(a),$=c(e),M(n.$$.fragment,e),g=c(e),M(r.$$.fragment,e),b=c(e),i=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),H(i)!=="svelte-1k0ykas"&&(i.textContent=x),v=c(e),l=p(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),H(l)!=="svelte-cvhtws"&&(l.innerHTML=w),C=c(e),u=p(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),H(u)!=="svelte-fr2qs2"&&(u.innerHTML=T),P=c(e),h=p(e,"P",{}),L(h).forEach(a),this.h()},h(){E(o,"name","hf:doc:metadata"),E(o,"content",O)},m(e,t){R(document.head,o),s(e,_,t),s(e,f,t),s(e,$,t),F(n,e,t),s(e,g,t),F(r,e,t),s(e,b,t),s(e,i,t),s(e,v,t),s(e,l,t),s(e,C,t),s(e,u,t),s(e,P,t),s(e,h,t),y=!0},p:N,i(e){y||(S(n.$$.fragment,e),S(r.$$.fragment,e),y=!0)},o(e){z(n.$$.fragment,e),z(r.$$.fragment,e),y=!1},d(e){e&&(a(_),a(f),a($),a(g),a(b),a(i),a(v),a(l),a(C),a(u),a(P),a(h)),a(o),A(n,e),A(r,e)}}}const O='{"title":"🤗 Datasets, ¡listo!","local":"-datasets-listo","sections":[],"depth":1}';function Q(q){return B(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Z extends U{constructor(o){super(),j(this,o,Q,K,k,{})}}export{Z as component};
