import{s as B,n as N,o as O}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as Y,i as G,g as i,s as r,r as z,A as J,h as o,f as a,c as l,j as D,u as Q,x as $,k as S,y as K,a as n,v as F,d as I,t as R,w as U}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as V}from"../chunks/CourseFloatingBanner.15ba07e6.js";import{H as W}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";function X(w){let s,C,v,y,u,H,p,x,c,T='En el <a href="/course/chapter3">Capítulo 3</a> tuviste tu primer acercamiento a la librería 🤗 Datasets y viste que existían 3 pasos principales para ajustar un modelo:',L,m,E="<li>Cargar un conjunto de datos del Hub de Hugging Face.</li> <li>Preprocesar los datos con <code>Dataset.map()</code>.</li> <li>Cargar y calcular métricas.</li>",b,d,k="¡Esto es apenas el principio de lo que 🤗 Datasets puede hacer! En este capítulo vamos a estudiar a profundidad esta librería y responderemos las siguientes preguntas:",M,f,A="<li>¿Qué hacer cuando tu dataset no está en el Hub?</li> <li>¿Cómo puedes subdividir tu dataset? (¿Y qué hacer si <em>realmente</em> necesitas usar Pandas?)</li> <li>¿Qué hacer cuando tu dataset es enorme y consume toda la RAM de tu computador?</li> <li>¿Qué es la proyección en memoria (<em>memory mapping</em>) y Apache Arrow?</li> <li>¿Cómo puedes crear tu propio dataset y subirlo al Hub?</li>",P,h,j='Las técnicas que aprenderás aquí te van a preparar para las tareas de <em>tokenización</em> avanzada y ajuste que verás en el <a href="/course/chapter6">Capítulo 6</a> y el <a href="/course/chapter7">Capítulo 7</a>. ¡Así que ve por un café y arranquemos!',g,_,q;return u=new W({props:{title:"Introducción",local:"introducción",headingTag:"h1"}}),p=new V({props:{chapter:5,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),{c(){s=i("meta"),C=r(),v=i("p"),y=r(),z(u.$$.fragment),H=r(),z(p.$$.fragment),x=r(),c=i("p"),c.innerHTML=T,L=r(),m=i("ol"),m.innerHTML=E,b=r(),d=i("p"),d.textContent=k,M=r(),f=i("ul"),f.innerHTML=A,P=r(),h=i("p"),h.innerHTML=j,g=r(),_=i("p"),this.h()},l(e){const t=J("svelte-u9bgzb",document.head);s=o(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),C=l(e),v=o(e,"P",{}),D(v).forEach(a),y=l(e),Q(u.$$.fragment,e),H=l(e),Q(p.$$.fragment,e),x=l(e),c=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(c)!=="svelte-r9wann"&&(c.innerHTML=T),L=l(e),m=o(e,"OL",{"data-svelte-h":!0}),$(m)!=="svelte-6qtf1k"&&(m.innerHTML=E),b=l(e),d=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(d)!=="svelte-4tsahr"&&(d.textContent=k),M=l(e),f=o(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),$(f)!=="svelte-1tkxm3w"&&(f.innerHTML=A),P=l(e),h=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),$(h)!=="svelte-kuvkj8"&&(h.innerHTML=j),g=l(e),_=o(e,"P",{}),D(_).forEach(a),this.h()},h(){S(s,"name","hf:doc:metadata"),S(s,"content",Z)},m(e,t){K(document.head,s),n(e,C,t),n(e,v,t),n(e,y,t),F(u,e,t),n(e,H,t),F(p,e,t),n(e,x,t),n(e,c,t),n(e,L,t),n(e,m,t),n(e,b,t),n(e,d,t),n(e,M,t),n(e,f,t),n(e,P,t),n(e,h,t),n(e,g,t),n(e,_,t),q=!0},p:N,i(e){q||(I(u.$$.fragment,e),I(p.$$.fragment,e),q=!0)},o(e){R(u.$$.fragment,e),R(p.$$.fragment,e),q=!1},d(e){e&&(a(C),a(v),a(y),a(H),a(x),a(c),a(L),a(m),a(b),a(d),a(M),a(f),a(P),a(h),a(g),a(_)),a(s),U(u,e),U(p,e)}}}const Z='{"title":"Introducción","local":"introducción","sections":[],"depth":1}';function ee(w){return O(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class re extends Y{constructor(s){super(),G(this,s,ee,X,B,{})}}export{re as component};
