import{s as Te,o as ke}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as je,i as Ue,g as h,s as p,r as j,A as xe,h as J,f as n,c as m,j as de,u as U,x as w,k as te,y as $e,a as c,v as x,t as y,b as he,d as f,w as $,m as we,n as _e,p as Je}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{T as Ce}from"../chunks/Tip.363c041f.js";import{C as G}from"../chunks/CodeBlock.4f5fc1ad.js";import{C as ge}from"../chunks/CourseFloatingBanner.15ba07e6.js";import{F as Ze}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.8d4d4ab6.js";import{H as We}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";function Ve(d){let s,r;return s=new ge({props:{chapter:4,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0",notebooks:[{label:"Google Colab",value:"https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/th/chapter4/section2_tf.ipynb"},{label:"Aws Studio",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/th/chapter4/section2_tf.ipynb"}]}}),{c(){j(s.$$.fragment)},l(l){U(s.$$.fragment,l)},m(l,M){x(s,l,M),r=!0},i(l){r||(f(s.$$.fragment,l),r=!0)},o(l){y(s.$$.fragment,l),r=!1},d(l){$(s,l)}}}function Ne(d){let s,r;return s=new ge({props:{chapter:4,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0",notebooks:[{label:"Google Colab",value:"https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/th/chapter4/section2_pt.ipynb"},{label:"Aws Studio",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/th/chapter4/section2_pt.ipynb"}]}}),{c(){j(s.$$.fragment)},l(l){U(s.$$.fragment,l)},m(l,M){x(s,l,M),r=!0},i(l){r||(f(s.$$.fragment,l),r=!0)},o(l){y(s.$$.fragment,l),r=!1},d(l){$(s,l)}}}function ve(d){let s,r,l,M='อย่างไรก็ตาม เราแนะนำให้ใช้ <a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/auto.html?highlight=auto#auto-classes" rel="nofollow">คลาส <code>TFAuto*</code></a> แทน เพราะว่ามันเป็นคลาสที่สามารถใช้ได้กับสถาปัตยกรรมหลายประเภท (design architecture-agnostic) ในขณะที่โค้ดก่อนหน้านี้จำกัดผู้ใช้อยู่กับ checkpoints ที่สามารถโหลดได้เฉพาะกับสถาปัตยกรรมแบบ CamemBERT การใช้คลาส <code>TFAuto*</code> นั้นทำให้การเปลี่ยน checkpoints เป็นเรื่องง่าย:',u,i,b;return s=new G({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMENhbWVtYmVydFRva2VuaXplciUyQyUyMFRGQ2FtZW1iZXJ0Rm9yTWFza2VkTE0lMEElMEF0b2tlbml6ZXIlMjAlM0QlMjBDYW1lbWJlcnRUb2tlbml6ZXIuZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMmNhbWVtYmVydC1iYXNlJTIyKSUwQW1vZGVsJTIwJTNEJTIwVEZDYW1lbWJlcnRGb3JNYXNrZWRMTS5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyY2FtZW1iZXJ0LWJhc2UlMjIp",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> CamembertTokenizer, TFCamembertForMaskedLM

tokenizer = CamembertTokenizer.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;camembert-base&quot;</span>)
model = TFCamembertForMaskedLM.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;camembert-base&quot;</span>)`,wrap:!1}}),i=new G({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIlMkMlMjBURkF1dG9Nb2RlbEZvck1hc2tlZExNJTBBJTBBdG9rZW5pemVyJTIwJTNEJTIwQXV0b1Rva2VuaXplci5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyY2FtZW1iZXJ0LWJhc2UlMjIpJTBBbW9kZWwlMjAlM0QlMjBURkF1dG9Nb2RlbEZvck1hc2tlZExNLmZyb21fcHJldHJhaW5lZCglMjJjYW1lbWJlcnQtYmFzZSUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoTokenizer, TFAutoModelForMaskedLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;camembert-base&quot;</span>)
model = TFAutoModelForMaskedLM.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;camembert-base&quot;</span>)`,wrap:!1}}),{c(){j(s.$$.fragment),r=p(),l=h("p"),l.innerHTML=M,u=p(),j(i.$$.fragment)},l(t){U(s.$$.fragment,t),r=m(t),l=J(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(l)!=="svelte-o4d7kt"&&(l.innerHTML=M),u=m(t),U(i.$$.fragment,t)},m(t,o){x(s,t,o),c(t,r,o),c(t,l,o),c(t,u,o),x(i,t,o),b=!0},i(t){b||(f(s.$$.fragment,t),f(i.$$.fragment,t),b=!0)},o(t){y(s.$$.fragment,t),y(i.$$.fragment,t),b=!1},d(t){t&&(n(r),n(l),n(u)),$(s,t),$(i,t)}}}function ze(d){let s,r,l,M='อย่างไรก็ตาม เราแนะนำให้ใช้ <a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/auto.html?highlight=auto#auto-classes" rel="nofollow">คลาส <code>Auto*</code></a> แทน เพราะว่ามันเป็นคลาสที่สามารถใช้ได้กับสถาปัตยกรรมหลายประเภท (design architecture-agnostic) ในขณะที่โค้ดก่อนหน้านี้จำกัดผู้ใช้อยู่กับ checkpoints ที่สามารถโหลดได้เฉพาะกับสถาปัตยกรรมแบบ CamemBERT การใช้คลาส <code>Auto*</code> นั้นทำให้การเปลี่ยน checkpoints เป็นเรื่องง่าย:',u,i,b;return s=new G({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMENhbWVtYmVydFRva2VuaXplciUyQyUyMENhbWVtYmVydEZvck1hc2tlZExNJTBBJTBBdG9rZW5pemVyJTIwJTNEJTIwQ2FtZW1iZXJ0VG9rZW5pemVyLmZyb21fcHJldHJhaW5lZCglMjJjYW1lbWJlcnQtYmFzZSUyMiklMEFtb2RlbCUyMCUzRCUyMENhbWVtYmVydEZvck1hc2tlZExNLmZyb21fcHJldHJhaW5lZCglMjJjYW1lbWJlcnQtYmFzZSUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> CamembertTokenizer, CamembertForMaskedLM

tokenizer = CamembertTokenizer.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;camembert-base&quot;</span>)
model = CamembertForMaskedLM.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;camembert-base&quot;</span>)`,wrap:!1}}),i=new G({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIlMkMlMjBBdXRvTW9kZWxGb3JNYXNrZWRMTSUwQSUwQXRva2VuaXplciUyMCUzRCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIuZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMmNhbWVtYmVydC1iYXNlJTIyKSUwQW1vZGVsJTIwJTNEJTIwQXV0b01vZGVsRm9yTWFza2VkTE0uZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMmNhbWVtYmVydC1iYXNlJTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;camembert-base&quot;</span>)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;camembert-base&quot;</span>)`,wrap:!1}}),{c(){j(s.$$.fragment),r=p(),l=h("p"),l.innerHTML=M,u=p(),j(i.$$.fragment)},l(t){U(s.$$.fragment,t),r=m(t),l=J(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(l)!=="svelte-11adkgl"&&(l.innerHTML=M),u=m(t),U(i.$$.fragment,t)},m(t,o){x(s,t,o),c(t,r,o),c(t,l,o),c(t,u,o),x(i,t,o),b=!0},i(t){b||(f(s.$$.fragment,t),f(i.$$.fragment,t),b=!0)},o(t){y(s.$$.fragment,t),y(i.$$.fragment,t),b=!1},d(t){t&&(n(r),n(l),n(u)),$(s,t),$(i,t)}}}function Ee(d){let s;return{c(){s=we("เมื่อมีการใช้งานโมเดลที่ผ่านการเทรนมาแล้ว (pretrained model) คุณควรตรวจสอบให้มั่นใจว่ามันถูกเทรนมาอย่างไร กับชุดข้อมูลไหน ขีดจำกัด (limits) และความลำเอียง (biases) คืออะไร ซึ่งข้อมูลทั้งหมดนี้ควรถูกระบุอยู่ในการ์ดโมเดล (model card)")},l(r){s=_e(r,"เมื่อมีการใช้งานโมเดลที่ผ่านการเทรนมาแล้ว (pretrained model) คุณควรตรวจสอบให้มั่นใจว่ามันถูกเทรนมาอย่างไร กับชุดข้อมูลไหน ขีดจำกัด (limits) และความลำเอียง (biases) คืออะไร ซึ่งข้อมูลทั้งหมดนี้ควรถูกระบุอยู่ในการ์ดโมเดล (model card)")},m(r,l){c(r,s,l)},d(r){r&&n(s)}}}function Qe(d){let s,r,l,M,u,i,b,t,o,g,I,W,ae="Model Hub ทำให้การเลือกใช้โมเดลที่เหมาะสมเป็นเรื่องง่ายขนาดที่ว่า การใช้งานมันคู่กับ library ปลายน้ำสามารถเสร็จได้ในการใช้โค้ดเพียงไม่กี่บรรทัดเท่านั้น มาดูวิธีใช้โมเดลพวกนี้และการให้ความช่วยเหลือกับชุมชนกันดีกว่า",X,V,ne="สมมุติว่าเรากำลังมองหาโมเดลภาษาฝรั่งเศสที่สามารถเติมคำที่หายไปได้ (mask filling)",S,_,re='<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter4/camembert.gif" alt="Selecting the Camembert model." width="80%"/>',R,N,ce="เราเลือก <code>camembert-base</code> checkpoint มาลองใช้ ตัวระบุ <code>camembert-base</code> คือทั้งหมดที่เราต้องการในการเริ่มใช้งาน! อย่างที่คุณได้เห็นไปแล้วในบทก่อนหน้านี้ เราสามารถเรียกใช้งานมันได้ด้วยคำสั่ง <code>pipeline()</code>:",L,v,H,z,q,E,oe="อย่างที่คุณเห็น การโหลดโมเดลใน pipeline นั้นง่ายมากๆ สิ่งเดียวที่ควรระวังคือ checkpoint ที่คุณเลือกนั้นควรเหมาะสมกับประเภทของงานที่คุณจะทำ อย่างเช่น ในงานนี้เราโหลด <code>camembert-base</code> checkpoint ใน <code>fill-mask</code> pipeline ซึ่งเหมาะกับงานที่เราจะใช้อย่างแน่นอน แต่ถ้าเราโหลด checkpoint นี้ใน <code>text-classification</code> pipeline ผลลัพธ์จะไม่สมเหตุสมผล เพราะหัวข้อของ <code>camembert-base</code> ไม่เหมาะสมกับงานประเภทนี้! เราแนะนำให้ใช้ตัวเลือกประเภทงาน (task selector) ในอินเตอร์เฟซของ Hugging Face Hub เพื่อเลือก checkpoints ที่เหมาะสม",D,C,ie='<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter4/tasks.png" alt="The task selector on the web interface." width="80%"/>',P,Q,pe="คุณสามารถเรียกใช้ checkpoint โดยการใช้สถาปัตยกรรมโมเดล (model architecture) ได้โดยตรงด้วย:",K,T,k,Y,Z,O,A,ee;u=new Ze({props:{fw:d[0]}}),b=new We({props:{title:"การใช้งานโมเดลที่ผ่านการเทรนมาแล้ว (pretrained models)",local:"การใชงานโมเดลทผานการเทรนมาแลว-pretrained-models",headingTag:"h1"}});const me=[Ne,Ve],B=[];function ue(e,a){return e[0]==="pt"?0:1}o=ue(d),g=B[o]=me[o](d),v=new G({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBY2FtZW1iZXJ0X2ZpbGxfbWFzayUyMCUzRCUyMHBpcGVsaW5lKCUyMmZpbGwtbWFzayUyMiUyQyUyMG1vZGVsJTNEJTIyY2FtZW1iZXJ0LWJhc2UlMjIpJTBBcmVzdWx0cyUyMCUzRCUyMGNhbWVtYmVydF9maWxsX21hc2soJTIyTGUlMjBjYW1lbWJlcnQlMjBlc3QlMjAlM0NtYXNrJTNFJTIwJTNBKSUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

camembert_fill_mask = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;fill-mask&quot;</span>, model=<span class="hljs-string">&quot;camembert-base&quot;</span>)
results = camembert_fill_mask(<span class="hljs-string">&quot;Le camembert est &lt;mask&gt; :)&quot;</span>)`,wrap:!1}}),z=new G({props:{code:"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",highlighted:`[
  {<span class="hljs-string">&#x27;sequence&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;Le camembert est délicieux :)&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.49091005325317383</span>, <span class="hljs-string">&#x27;token&#x27;</span>: <span class="hljs-number">7200</span>, <span class="hljs-string">&#x27;token_str&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;délicieux&#x27;</span>}, 
  {<span class="hljs-string">&#x27;sequence&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;Le camembert est excellent :)&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.1055697426199913</span>, <span class="hljs-string">&#x27;token&#x27;</span>: <span class="hljs-number">2183</span>, <span class="hljs-string">&#x27;token_str&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;excellent&#x27;</span>}, 
  {<span class="hljs-string">&#x27;sequence&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;Le camembert est succulent :)&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.03453313186764717</span>, <span class="hljs-string">&#x27;token&#x27;</span>: <span class="hljs-number">26202</span>, <span class="hljs-string">&#x27;token_str&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;succulent&#x27;</span>}, 
  {<span class="hljs-string">&#x27;sequence&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;Le camembert est meilleur :)&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.0330314114689827</span>, <span class="hljs-string">&#x27;token&#x27;</span>: <span class="hljs-number">528</span>, <span class="hljs-string">&#x27;token_str&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;meilleur&#x27;</span>}, 
  {<span class="hljs-string">&#x27;sequence&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;Le camembert est parfait :)&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.03007650189101696</span>, <span class="hljs-string">&#x27;token&#x27;</span>: <span class="hljs-number">1654</span>, <span class="hljs-string">&#x27;token_str&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;parfait&#x27;</span>}
]`,wrap:!1}});const be=[ze,ve],F=[];function Me(e,a){return e[0]==="pt"?0:1}return T=Me(d),k=F[T]=be[T](d),Z=new Ce({props:{$$slots:{default:[Ee]},$$scope:{ctx:d}}}),{c(){s=h("meta"),r=p(),l=h("p"),M=p(),j(u.$$.fragment),i=p(),j(b.$$.fragment),t=p(),g.c(),I=p(),W=h("p"),W.textContent=ae,X=p(),V=h("p"),V.textContent=ne,S=p(),_=h("div"),_.innerHTML=re,R=p(),N=h("p"),N.innerHTML=ce,L=p(),j(v.$$.fragment),H=p(),j(z.$$.fragment),q=p(),E=h("p"),E.innerHTML=oe,D=p(),C=h("div"),C.innerHTML=ie,P=p(),Q=h("p"),Q.textContent=pe,K=p(),k.c(),Y=p(),j(Z.$$.fragment),O=p(),A=h("p"),this.h()},l(e){const a=xe("svelte-u9bgzb",document.head);s=J(a,"META",{name:!0,content:!0}),a.forEach(n),r=m(e),l=J(e,"P",{}),de(l).forEach(n),M=m(e),U(u.$$.fragment,e),i=m(e),U(b.$$.fragment,e),t=m(e),g.l(e),I=m(e),W=J(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(W)!=="svelte-cciipp"&&(W.textContent=ae),X=m(e),V=J(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(V)!=="svelte-12xbsc3"&&(V.textContent=ne),S=m(e),_=J(e,"DIV",{class:!0,"data-svelte-h":!0}),w(_)!=="svelte-4k6hvy"&&(_.innerHTML=re),R=m(e),N=J(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(N)!=="svelte-sx7m40"&&(N.innerHTML=ce),L=m(e),U(v.$$.fragment,e),H=m(e),U(z.$$.fragment,e),q=m(e),E=J(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(E)!=="svelte-ig1uuj"&&(E.innerHTML=oe),D=m(e),C=J(e,"DIV",{class:!0,"data-svelte-h":!0}),w(C)!=="svelte-1cl7xbt"&&(C.innerHTML=ie),P=m(e),Q=J(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(Q)!=="svelte-rnw1cq"&&(Q.textContent=pe),K=m(e),k.l(e),Y=m(e),U(Z.$$.fragment,e),O=m(e),A=J(e,"P",{}),de(A).forEach(n),this.h()},h(){te(s,"name","hf:doc:metadata"),te(s,"content",Be),te(_,"class","flex justify-center"),te(C,"class","flex justify-center")},m(e,a){$e(document.head,s),c(e,r,a),c(e,l,a),c(e,M,a),x(u,e,a),c(e,i,a),x(b,e,a),c(e,t,a),B[o].m(e,a),c(e,I,a),c(e,W,a),c(e,X,a),c(e,V,a),c(e,S,a),c(e,_,a),c(e,R,a),c(e,N,a),c(e,L,a),x(v,e,a),c(e,H,a),x(z,e,a),c(e,q,a),c(e,E,a),c(e,D,a),c(e,C,a),c(e,P,a),c(e,Q,a),c(e,K,a),F[T].m(e,a),c(e,Y,a),x(Z,e,a),c(e,O,a),c(e,A,a),ee=!0},p(e,[a]){const ye={};a&1&&(ye.fw=e[0]),u.$set(ye);let se=o;o=ue(e),o!==se&&(Je(),y(B[se],1,1,()=>{B[se]=null}),he(),g=B[o],g||(g=B[o]=me[o](e),g.c()),f(g,1),g.m(I.parentNode,I));let le=T;T=Me(e),T!==le&&(Je(),y(F[le],1,1,()=>{F[le]=null}),he(),k=F[T],k||(k=F[T]=be[T](e),k.c()),f(k,1),k.m(Y.parentNode,Y));const fe={};a&2&&(fe.$$scope={dirty:a,ctx:e}),Z.$set(fe)},i(e){ee||(f(u.$$.fragment,e),f(b.$$.fragment,e),f(g),f(v.$$.fragment,e),f(z.$$.fragment,e),f(k),f(Z.$$.fragment,e),ee=!0)},o(e){y(u.$$.fragment,e),y(b.$$.fragment,e),y(g),y(v.$$.fragment,e),y(z.$$.fragment,e),y(k),y(Z.$$.fragment,e),ee=!1},d(e){e&&(n(r),n(l),n(M),n(i),n(t),n(I),n(W),n(X),n(V),n(S),n(_),n(R),n(N),n(L),n(H),n(q),n(E),n(D),n(C),n(P),n(Q),n(K),n(Y),n(O),n(A)),n(s),$(u,e),$(b,e),B[o].d(e),$(v,e),$(z,e),F[T].d(e),$(Z,e)}}}const Be='{"title":"การใช้งานโมเดลที่ผ่านการเทรนมาแล้ว (pretrained models)","local":"การใชงานโมเดลทผานการเทรนมาแลว-pretrained-models","sections":[],"depth":1}';function Fe(d,s,r){let l="pt";return ke(()=>{const M=new URLSearchParams(window.location.search);r(0,l=M.get("fw")||"pt")}),[l]}class Le extends je{constructor(s){super(),Ue(this,s,Fe,Qe,Te,{})}}export{Le as component};
