import{s as B,n as O,o as G}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as J,i as K,g as r,s as o,r as D,A as Q,h as s,f as a,c as l,j,u as I,x as z,k,y as V,a as i,v as F,d as N,t as R,w as U}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as W}from"../chunks/CourseFloatingBanner.06521e8b.js";import{H as X}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";function Y(w){let n,C,_,$,p,g,m,x,u,q='Nel <a href="/course/chapter3">Capitolo 3</a> hai mosso i primi passi nella libreria 🤗 Datasets, e hai scoperto i tre passaggi fondamentali nell’ottimizzazione dei modelli:',H,c,S="<li>Si carica un dataset dell’Hub Hugging Face.</li> <li>Si processano i dati con <code>Dataset.map()</code>.</li> <li>Si caricano e si elaborano le metriche.</li>",b,d,y="Ma questo non è che un assaggio di ciò che 🤗 Datasets è in grado di fare! In questo capitolo approfondiremo le potenzialità della libreria. Durante questo percorso, troverai risposta alle seguenti domande:",L,f,A="<li>Cosa fare quando un dataset non è presente nell’Hub?</li> <li>Come fare a tagliuzzare il dataset? (E cosa succede se devi <em>proprio</em> usare Pandas?)</li> <li>Cosa fare quando un dataset è tanto grande da sciogliere la RAM del tuo portatile?</li> <li>Cosa cavolo sono il “mappamento di memoria” e Apache Arrow?</li> <li>Come fare per creare il proprio dataset e pubblicarlo sull’Hub?</li>",M,h,E='Le tecniche che imparerai ti prepareranno a compiti più avanzati di tokenizzazione e fine-tuning che troverai nei capitoli <a href="/course/chapter6">Chapter 6</a> e <a href="/course/chapter7">Chapter 7</a> — quindi preparati una tazza di caffè e iniziamo!',P,v,T;return p=new X({props:{title:"Introduzione",local:"introduzione",headingTag:"h1"}}),m=new W({props:{chapter:5,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),{c(){n=r("meta"),C=o(),_=r("p"),$=o(),D(p.$$.fragment),g=o(),D(m.$$.fragment),x=o(),u=r("p"),u.innerHTML=q,H=o(),c=r("ol"),c.innerHTML=S,b=o(),d=r("p"),d.textContent=y,L=o(),f=r("ul"),f.innerHTML=A,M=o(),h=r("p"),h.innerHTML=E,P=o(),v=r("p"),this.h()},l(e){const t=Q("svelte-u9bgzb",document.head);n=s(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),C=l(e),_=s(e,"P",{}),j(_).forEach(a),$=l(e),I(p.$$.fragment,e),g=l(e),I(m.$$.fragment,e),x=l(e),u=s(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),z(u)!=="svelte-1p3xsid"&&(u.innerHTML=q),H=l(e),c=s(e,"OL",{"data-svelte-h":!0}),z(c)!=="svelte-157uxxa"&&(c.innerHTML=S),b=l(e),d=s(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),z(d)!=="svelte-brjmjo"&&(d.textContent=y),L=l(e),f=s(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),z(f)!=="svelte-in4m95"&&(f.innerHTML=A),M=l(e),h=s(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),z(h)!=="svelte-15yamct"&&(h.innerHTML=E),P=l(e),v=s(e,"P",{}),j(v).forEach(a),this.h()},h(){k(n,"name","hf:doc:metadata"),k(n,"content",Z)},m(e,t){V(document.head,n),i(e,C,t),i(e,_,t),i(e,$,t),F(p,e,t),i(e,g,t),F(m,e,t),i(e,x,t),i(e,u,t),i(e,H,t),i(e,c,t),i(e,b,t),i(e,d,t),i(e,L,t),i(e,f,t),i(e,M,t),i(e,h,t),i(e,P,t),i(e,v,t),T=!0},p:O,i(e){T||(N(p.$$.fragment,e),N(m.$$.fragment,e),T=!0)},o(e){R(p.$$.fragment,e),R(m.$$.fragment,e),T=!1},d(e){e&&(a(C),a(_),a($),a(g),a(x),a(u),a(H),a(c),a(b),a(d),a(L),a(f),a(M),a(h),a(P),a(v)),a(n),U(p,e),U(m,e)}}}const Z='{"title":"Introduzione","local":"introduzione","sections":[],"depth":1}';function ee(w){return G(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class oe extends J{constructor(n){super(),K(this,n,ee,Y,B,{})}}export{oe as component};
