import{s as K,n as Q,o as V}from"../chunks/scheduler.cc52f4b9.js";import{S as W,i as X,e as l,s as r,c as z,h as Y,a as o,d as n,b as s,f as N,g as A,j as b,k as J,l as Z,m as a,n as D,t as S,o as k,p as F}from"../chunks/index.9480bb2b.js";import{C as ee,H as te,E as ne}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.04d617be.js";import{C as ae}from"../chunks/CourseFloatingBanner.cdc38ef1.js";function re(I){let i,x,_,H,u,L,m,M,p,q,c,O='Dans le <a href="/course/fr/chapter3">chapitre 3</a> vous avez eu un premier aperçu de la bibliothèque 🤗 <em>Datasets</em> et des trois étapes principales pour <em>finetuner</em> un modèle :',T,f,R="<li>chargement d’un jeu de données à partir du <em>Hub</em> d’Hugging Face,</li> <li>prétraitement des données avec <code>Dataset.map()</code>,</li> <li>chargement et calcul des métriques.</li>",C,d,U="Mais ce n’est qu’effleurer la surface de ce que 🤗 <em>Datasets</em> peut faire ! Dans ce chapitre, nous allons plonger profondément dans cette bibliothèque. En cours de route, nous trouverons des réponses aux questions suivantes :",P,h,B="<li>que faire lorsque votre jeu de données n’est pas sur le <em>Hub</em> ?</li> <li>comment découper et trancher un jeu de données ? (Et si on a <em>vraiment</em> besoin d’utiliser Pandas ?)</li> <li>que faire lorsque votre jeu de données est énorme et va monopoliser la RAM de votre ordinateur portable ?</li> <li>qu’est-ce que c’est que le « <em>memory mapping</em> » et Apache Arrow ?</li> <li>comment créer votre propre jeu de données et le pousser sur le <em>Hub</em> ?</li>",w,$,G='Les techniques apprises dans ce chapitre vous prépareront aux tâches avancées de tokenisation du <a href="/course/fr/chapter6">chapitre 6</a> et de <em>finetuning</em> du <a href="/course/fr/chapter7">chapitre 7</a>. Alors prenez un café et commençons !',y,v,E,g,j;return u=new ee({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),m=new te({props:{title:"Introduction",local:"introduction",headingTag:"h1"}}),p=new ae({props:{chapter:5,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),v=new ne({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/fr/chapter5/1.mdx"}}),{c(){i=l("meta"),x=r(),_=l("p"),H=r(),z(u.$$.fragment),L=r(),z(m.$$.fragment),M=r(),z(p.$$.fragment),q=r(),c=l("p"),c.innerHTML=O,T=r(),f=l("ol"),f.innerHTML=R,C=r(),d=l("p"),d.innerHTML=U,P=r(),h=l("ul"),h.innerHTML=B,w=r(),$=l("p"),$.innerHTML=G,y=r(),z(v.$$.fragment),E=r(),g=l("p"),this.h()},l(e){const t=Y("svelte-u9bgzb",document.head);i=o(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(n),x=s(e),_=o(e,"P",{}),N(_).forEach(n),H=s(e),A(u.$$.fragment,e),L=s(e),A(m.$$.fragment,e),M=s(e),A(p.$$.fragment,e),q=s(e),c=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),b(c)!=="svelte-jxcmgr"&&(c.innerHTML=O),T=s(e),f=o(e,"OL",{"data-svelte-h":!0}),b(f)!=="svelte-h9lvc9"&&(f.innerHTML=R),C=s(e),d=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),b(d)!=="svelte-trk291"&&(d.innerHTML=U),P=s(e),h=o(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),b(h)!=="svelte-12xp3ho"&&(h.innerHTML=B),w=s(e),$=o(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),b($)!=="svelte-1vx4stu"&&($.innerHTML=G),y=s(e),A(v.$$.fragment,e),E=s(e),g=o(e,"P",{}),N(g).forEach(n),this.h()},h(){J(i,"name","hf:doc:metadata"),J(i,"content",se)},m(e,t){Z(document.head,i),a(e,x,t),a(e,_,t),a(e,H,t),D(u,e,t),a(e,L,t),D(m,e,t),a(e,M,t),D(p,e,t),a(e,q,t),a(e,c,t),a(e,T,t),a(e,f,t),a(e,C,t),a(e,d,t),a(e,P,t),a(e,h,t),a(e,w,t),a(e,$,t),a(e,y,t),D(v,e,t),a(e,E,t),a(e,g,t),j=!0},p:Q,i(e){j||(S(u.$$.fragment,e),S(m.$$.fragment,e),S(p.$$.fragment,e),S(v.$$.fragment,e),j=!0)},o(e){k(u.$$.fragment,e),k(m.$$.fragment,e),k(p.$$.fragment,e),k(v.$$.fragment,e),j=!1},d(e){e&&(n(x),n(_),n(H),n(L),n(M),n(q),n(c),n(T),n(f),n(C),n(d),n(P),n(h),n(w),n($),n(y),n(E),n(g)),n(i),F(u,e),F(m,e),F(p,e),F(v,e)}}}const se='{"title":"Introduction","local":"introduction","sections":[],"depth":1}';function ie(I){return V(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class pe extends W{constructor(i){super(),X(this,i,ie,re,K,{})}}export{pe as component};
