import{s as B,n as G,o as I}from"../chunks/scheduler.cc52f4b9.js";import{S as O,i as R,e as $,s as i,c as y,h as J,a as g,d as a,b as l,f as k,g as M,j as z,k as q,l as K,m as n,n as D,t as E,o as S,p as F}from"../chunks/index.9480bb2b.js";import{C as Q,H as V,E as W}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.e0b4ce23.js";import{C as X}from"../chunks/CourseFloatingBanner.0ea490da.js";function Y(N){let s,_,d,x,r,b,m,P,o,v,p,A="Что ж, это было настоящее путешествие по библиотеке 🤗 Datasets — поздравляем, вы зашли так далеко! Со знаниями, которые вы получили из этой главы, вы сможете:",C,f,U="<li>Загружать наборы данных из любого места, будь то Hugging Face Hub, ваш ноутбук или удаленный сервер в вашей компании.</li> <li>Обрабатывать свои данные, используя сочетание функций <code>Dataset.map()</code> и <code>Dataset.filter()</code>.</li> <li>Быстро переключаться между форматами данных, такими как Pandas и NumPy, с помощью <code>Dataset.set_format()</code>.</li> <li>Создавать свой собственный набор данных и отправлять его в Hugging Face Hub.</li> <li>Строить свои эмбеддинги документов с помощью модели Transformer и создавать семантический поисковик с помощью FAISS.</li>",H,u,j='В <a href="../chapter7">Главе 7</a> мы будем использовать все это с пользой, поскольку мы углубимся в основные задачи NLP, для которых отлично подходят модели Transformer. Однако, прежде чем идти вперед, проверьте свои знания о 🤗 Datasets с помощью быстрого теста!',w,c,L,h,T;return r=new Q({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),m=new V({props:{title:"🤗 Datasets, итоги!",local:"-datasets-итоги",headingTag:"h1"}}),o=new X({props:{chapter:5,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),c=new W({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ru/chapter5/7.mdx"}}),{c(){s=$("meta"),_=i(),d=$("p"),x=i(),y(r.$$.fragment),b=i(),y(m.$$.fragment),P=i(),y(o.$$.fragment),v=i(),p=$("p"),p.textContent=A,C=i(),f=$("ul"),f.innerHTML=U,H=i(),u=$("p"),u.innerHTML=j,w=i(),y(c.$$.fragment),L=i(),h=$("p"),this.h()},l(t){const e=J("svelte-u9bgzb",document.head);s=g(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(a),_=l(t),d=g(t,"P",{}),k(d).forEach(a),x=l(t),M(r.$$.fragment,t),b=l(t),M(m.$$.fragment,t),P=l(t),M(o.$$.fragment,t),v=l(t),p=g(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),z(p)!=="svelte-1x08x59"&&(p.textContent=A),C=l(t),f=g(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),z(f)!=="svelte-hua35g"&&(f.innerHTML=U),H=l(t),u=g(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),z(u)!=="svelte-4liuw7"&&(u.innerHTML=j),w=l(t),M(c.$$.fragment,t),L=l(t),h=g(t,"P",{}),k(h).forEach(a),this.h()},h(){q(s,"name","hf:doc:metadata"),q(s,"content",Z)},m(t,e){K(document.head,s),n(t,_,e),n(t,d,e),n(t,x,e),D(r,t,e),n(t,b,e),D(m,t,e),n(t,P,e),D(o,t,e),n(t,v,e),n(t,p,e),n(t,C,e),n(t,f,e),n(t,H,e),n(t,u,e),n(t,w,e),D(c,t,e),n(t,L,e),n(t,h,e),T=!0},p:G,i(t){T||(E(r.$$.fragment,t),E(m.$$.fragment,t),E(o.$$.fragment,t),E(c.$$.fragment,t),T=!0)},o(t){S(r.$$.fragment,t),S(m.$$.fragment,t),S(o.$$.fragment,t),S(c.$$.fragment,t),T=!1},d(t){t&&(a(_),a(d),a(x),a(b),a(P),a(v),a(p),a(C),a(f),a(H),a(u),a(w),a(L),a(h)),a(s),F(r,t),F(m,t),F(o,t),F(c,t)}}}const Z='{"title":"🤗 Datasets, итоги!","local":"-datasets-итоги","sections":[],"depth":1}';function tt(N){return I(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class it extends O{constructor(s){super(),R(this,s,tt,Y,B,{})}}export{it as component};
