import{s as O,n as U,o as k}from"../chunks/scheduler.cc52f4b9.js";import{S as G,i as R,e as d,s as n,c as q,h as J,a as $,d as a,b as i,f as B,g as y,j as S,k as I,l as K,m as s,n as M,t as D,o as z,p as E}from"../chunks/index.d2856393.js";import{C as Q,H as V,E as W}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.e6659d4e.js";import{C as X}from"../chunks/CourseFloatingBanner.1c404cc0.js";function Y(j){let o,_,g,b,r,v,m,x,l,C,u,A="Bem, esse foi um belo passeio pela biblioteca 🤗 Datasets - parabéns por chegar até aqui! Com o conhecimento que você adquiriu neste capítulo, você deve ser capaz de:",w,p,F="<li>Carregue conjuntos de dados de qualquer lugar, seja o Hugging Face Hub, seu laptop ou um servidor remoto em sua empresa.</li> <li>Organize seus dados usando uma combinação das funções <code>Dataset.map()</code> e <code>Dataset.filter()</code>.</li> <li>Alterne rapidamente entre formatos de dados como Pandas e NumPy usando <code>Dataset.set_format()</code>.</li> <li>Crie seu próprio conjunto de dados e envie-o para o Hugging Face Hub.</li> <li>Incorpore seus documentos usando um modelo Transformer e construa um mecanismo de pesquisa semântica usando o FAISS.</li>",P,c,N='No <a href="/course/chapter7">Capítulo 7</a>, usaremos tudo isso para nos aprofundarmos nas principais tarefas de PNL para as quais os modelos Transformer são ótimos. Antes de avançar, no entanto, teste seu conhecimento de 🤗 Datasets com um teste rápido!',H,f,L,h,T;return r=new Q({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),m=new V({props:{title:"Confira o 🤗 Datasets!",local:"confira-o--datasets",headingTag:"h1"}}),l=new X({props:{chapter:5,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),f=new W({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/pt/chapter5/7.mdx"}}),{c(){o=d("meta"),_=n(),g=d("p"),b=n(),q(r.$$.fragment),v=n(),q(m.$$.fragment),x=n(),q(l.$$.fragment),C=n(),u=d("p"),u.textContent=A,w=n(),p=d("ul"),p.innerHTML=F,P=n(),c=d("p"),c.innerHTML=N,H=n(),q(f.$$.fragment),L=n(),h=d("p"),this.h()},l(e){const t=J("svelte-u9bgzb",document.head);o=$(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),_=i(e),g=$(e,"P",{}),B(g).forEach(a),b=i(e),y(r.$$.fragment,e),v=i(e),y(m.$$.fragment,e),x=i(e),y(l.$$.fragment,e),C=i(e),u=$(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),S(u)!=="svelte-l5w2x4"&&(u.textContent=A),w=i(e),p=$(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),S(p)!=="svelte-hbwvxf"&&(p.innerHTML=F),P=i(e),c=$(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),S(c)!=="svelte-1w58tzw"&&(c.innerHTML=N),H=i(e),y(f.$$.fragment,e),L=i(e),h=$(e,"P",{}),B(h).forEach(a),this.h()},h(){I(o,"name","hf:doc:metadata"),I(o,"content",Z)},m(e,t){K(document.head,o),s(e,_,t),s(e,g,t),s(e,b,t),M(r,e,t),s(e,v,t),M(m,e,t),s(e,x,t),M(l,e,t),s(e,C,t),s(e,u,t),s(e,w,t),s(e,p,t),s(e,P,t),s(e,c,t),s(e,H,t),M(f,e,t),s(e,L,t),s(e,h,t),T=!0},p:U,i(e){T||(D(r.$$.fragment,e),D(m.$$.fragment,e),D(l.$$.fragment,e),D(f.$$.fragment,e),T=!0)},o(e){z(r.$$.fragment,e),z(m.$$.fragment,e),z(l.$$.fragment,e),z(f.$$.fragment,e),T=!1},d(e){e&&(a(_),a(g),a(b),a(v),a(x),a(C),a(u),a(w),a(p),a(P),a(c),a(H),a(L),a(h)),a(o),E(r,e),E(m,e),E(l,e),E(f,e)}}}const Z='{"title":"Confira o 🤗 Datasets!","local":"confira-o--datasets","sections":[],"depth":1}';function ee(j){return k(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ne extends G{constructor(o){super(),R(this,o,ee,Y,O,{})}}export{ne as component};
