import{s as N,o as B}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as R,i as D,g as h,s as c,r as P,A as G,h as b,f as r,c as m,j as U,u as T,x as M,k as K,y as J,a as o,v as y,d as x,t as E,w as A}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as O}from"../chunks/CourseFloatingBanner.15ba07e6.js";import{F as Q}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.8d4d4ab6.js";import{H as V}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";function W(p){let t,i="<li>Cómo preparar un conjunto de datos grande desde el Hub.</li> <li>Cómo usar Keras para ajustar un modelo.</li> <li>Cómo usar Keras para obtener predicciones.</li> <li>Cómo usar una métrica personalizada.</li>";return{c(){t=h("ul"),t.innerHTML=i},l(n){t=b(n,"UL",{"data-svelte-h":!0}),M(t)!=="svelte-1bptjzn"&&(t.innerHTML=i)},m(n,l){o(n,t,l)},d(n){n&&r(t)}}}function X(p){let t,i="<li>Cómo preparar un conjunto de datos grande desde el Hub.</li> <li>Cómo usar la API de alto nivel del entrenador para ajustar un modelo.</li> <li>Cómo usar un bucle personalizado de entrenamiento.</li> <li>Cómo aprovechar la librería 🤗 Accelerate para fácilmente ejecutar el bucle personalizado de entrenamiento en cualquier configuración distribuida.</li>";return{c(){t=h("ul"),t.innerHTML=i},l(n){t=b(n,"UL",{"data-svelte-h":!0}),M(t)!=="svelte-ctzwo8"&&(t.innerHTML=i)},m(n,l){o(n,t,l)},d(n){n&&r(t)}}}function Y(p){let t,i,n,l,u,C,f,v,d,H,$,F='En el <a href="/course/chapter2">Capítulo 2</a> exploramos cómo usar los tokenizadores y modelos preentrenados para realizar predicciones. Pero, ¿qué pasa si deseas ajustar un modelo preentrenado con tu propio conjunto de datos?',j,g,_,S='Para subir tus puntos de control (<em>checkpoints</em>) en el Hub de Hugging Face, necesitas una cuenta en huggingface.co: <a href="https://huggingface.co/join" rel="nofollow">crea una cuenta</a>',k,w,z;u=new Q({props:{fw:p[0]}}),f=new V({props:{title:"Introducción",local:"introducción",headingTag:"h1"}}),d=new O({props:{chapter:3,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}});function q(e,a){return e[0]==="pt"?X:W}let L=q(p),s=L(p);return{c(){t=h("meta"),i=c(),n=h("p"),l=c(),P(u.$$.fragment),C=c(),P(f.$$.fragment),v=c(),P(d.$$.fragment),H=c(),$=h("p"),$.innerHTML=F,j=c(),s.c(),g=c(),_=h("p"),_.innerHTML=S,k=c(),w=h("p"),this.h()},l(e){const a=G("svelte-u9bgzb",document.head);t=b(a,"META",{name:!0,content:!0}),a.forEach(r),i=m(e),n=b(e,"P",{}),U(n).forEach(r),l=m(e),T(u.$$.fragment,e),C=m(e),T(f.$$.fragment,e),v=m(e),T(d.$$.fragment,e),H=m(e),$=b(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),M($)!=="svelte-ojtfmi"&&($.innerHTML=F),j=m(e),s.l(e),g=m(e),_=b(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),M(_)!=="svelte-6zatsz"&&(_.innerHTML=S),k=m(e),w=b(e,"P",{}),U(w).forEach(r),this.h()},h(){K(t,"name","hf:doc:metadata"),K(t,"content",Z)},m(e,a){J(document.head,t),o(e,i,a),o(e,n,a),o(e,l,a),y(u,e,a),o(e,C,a),y(f,e,a),o(e,v,a),y(d,e,a),o(e,H,a),o(e,$,a),o(e,j,a),s.m(e,a),o(e,g,a),o(e,_,a),o(e,k,a),o(e,w,a),z=!0},p(e,[a]){const I={};a&1&&(I.fw=e[0]),u.$set(I),L!==(L=q(e))&&(s.d(1),s=L(e),s&&(s.c(),s.m(g.parentNode,g)))},i(e){z||(x(u.$$.fragment,e),x(f.$$.fragment,e),x(d.$$.fragment,e),z=!0)},o(e){E(u.$$.fragment,e),E(f.$$.fragment,e),E(d.$$.fragment,e),z=!1},d(e){e&&(r(i),r(n),r(l),r(C),r(v),r(H),r($),r(j),r(g),r(_),r(k),r(w)),r(t),A(u,e),A(f,e),A(d,e),s.d(e)}}}const Z='{"title":"Introducción","local":"introducción","sections":[],"depth":1}';function ee(p,t,i){let n="pt";return B(()=>{const l=new URLSearchParams(window.location.search);i(0,n=l.get("fw")||"pt")}),[n]}class ie extends R{constructor(t){super(),D(this,t,ee,Y,N,{})}}export{ie as component};
