import{s as K,o as B}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as R,i as V,g as h,s as u,r as x,A as D,h as g,f as o,c as p,j as N,u as P,x as T,k as U,y as G,a as n,v as y,d as j,t as E,w as q}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as J}from"../chunks/CourseFloatingBanner.15ba07e6.js";import{F as O}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.8d4d4ab6.js";import{H as Q}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";function W(c){let t,s="<li>Como preparar um dataset grande do Hub</li> <li>Como usar Keras para ajustar um modelo</li> <li>Como usar Keras para fazer previsões</li> <li>Como usar uma métrica personalizada</li>";return{c(){t=h("ul"),t.innerHTML=s},l(r){t=g(r,"UL",{"data-svelte-h":!0}),T(t)!=="svelte-zf5rhs"&&(t.innerHTML=s)},m(r,i){n(r,t,i)},d(r){r&&o(t)}}}function X(c){let t,s=`<li>Como preparar um datset grande do Hub</li> <li>Como usar a API de alto nível <code>Trainer</code> para ajustar um modelo</li> <li>Como usar um loop de treinamento personalizado</li> <li>Como usar a biblioteca 🤗 Accelerate para executar facilmente esse loop de treinamento personalizado em qualquer configuração distribuída
{#else}</li>`;return{c(){t=h("ul"),t.innerHTML=s},l(r){t=g(r,"UL",{"data-svelte-h":!0}),T(t)!=="svelte-50ahgc"&&(t.innerHTML=s)},m(r,i){n(r,t,i)},d(r){r&&o(t)}}}function Y(c){let t,s,r,i,m,C,f,b,d,H,$,A='No <a href="/course/chapter2">Capítulo 2</a> exploramos como utilizar tokenizadores e modelos pré treinados para fazer previsões. Mas e se você quiser ajustar um modelo pré-treinado para seu próprio dataset? Esse é o tema deste capítulo! Você vai aprender:',k,v,_,F='Para fazer upload de seus checkpoints treinados para o Hugging Face Hub, você precisará de uma conta huggingface.co: <a href="https://huggingface.co/join" rel="nofollow">crie uma conta</a>',z,w,L;m=new O({props:{fw:c[0]}}),f=new Q({props:{title:"Introdução",local:"introdução",headingTag:"h1"}}),d=new J({props:{chapter:3,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}});function S(e,a){return e[0]==="pt"?X:W}let M=S(c),l=M(c);return{c(){t=h("meta"),s=u(),r=h("p"),i=u(),x(m.$$.fragment),C=u(),x(f.$$.fragment),b=u(),x(d.$$.fragment),H=u(),$=h("p"),$.innerHTML=A,k=u(),l.c(),v=u(),_=h("p"),_.innerHTML=F,z=u(),w=h("p"),this.h()},l(e){const a=D("svelte-u9bgzb",document.head);t=g(a,"META",{name:!0,content:!0}),a.forEach(o),s=p(e),r=g(e,"P",{}),N(r).forEach(o),i=p(e),P(m.$$.fragment,e),C=p(e),P(f.$$.fragment,e),b=p(e),P(d.$$.fragment,e),H=p(e),$=g(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),T($)!=="svelte-6m1of2"&&($.innerHTML=A),k=p(e),l.l(e),v=p(e),_=g(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(_)!=="svelte-15xxbpj"&&(_.innerHTML=F),z=p(e),w=g(e,"P",{}),N(w).forEach(o),this.h()},h(){U(t,"name","hf:doc:metadata"),U(t,"content",Z)},m(e,a){G(document.head,t),n(e,s,a),n(e,r,a),n(e,i,a),y(m,e,a),n(e,C,a),y(f,e,a),n(e,b,a),y(d,e,a),n(e,H,a),n(e,$,a),n(e,k,a),l.m(e,a),n(e,v,a),n(e,_,a),n(e,z,a),n(e,w,a),L=!0},p(e,[a]){const I={};a&1&&(I.fw=e[0]),m.$set(I),M!==(M=S(e))&&(l.d(1),l=M(e),l&&(l.c(),l.m(v.parentNode,v)))},i(e){L||(j(m.$$.fragment,e),j(f.$$.fragment,e),j(d.$$.fragment,e),L=!0)},o(e){E(m.$$.fragment,e),E(f.$$.fragment,e),E(d.$$.fragment,e),L=!1},d(e){e&&(o(s),o(r),o(i),o(C),o(b),o(H),o($),o(k),o(v),o(_),o(z),o(w)),o(t),q(m,e),q(f,e),q(d,e),l.d(e)}}}const Z='{"title":"Introdução","local":"introdução","sections":[],"depth":1}';function ee(c,t,s){let r="pt";return B(()=>{const i=new URLSearchParams(window.location.search);s(0,r=i.get("fw")||"pt")}),[r]}class se extends R{constructor(t){super(),V(this,t,ee,Y,K,{})}}export{se as component};
