# 🤗 Datasets, verificare![[datasets-check]]

<CourseFloatingBanner
    chapter={5}
    classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>

Ei bine, a fost un tur palpitant prin biblioteca 🤗 Datasets -- felicitări pentru că ai ajuns până aici! Cu cunoștințele pe care le-ai dobândit din acest capitol, ar trebui să fii capabil să:

- Încarci dataseturi de oriunde, fie Hugging Face Hub, laptopul tău sau un server remote de la compania ta.
- Modelezi datele tale folosind o combinație a funcțiilor `Dataset.map()` și `Dataset.filter()`.
- Schimbi rapid între data formats precum Pandas și NumPy folosind `Dataset.set_format()`.
- Creezi propriul tău dataset și să îl publici pe Hugging Face Hub.
- Încorporezi documentele tale folosind un model Transformer și construiești un motor de căutare semantică folosind FAISS.

În [Capitolul 7](/course/chapter7), vom pune toate acestea în practică, făcând o examinare amănunțită a principalelor sarcini NLP pentru care modelele Transformer sunt excelente. Înainte de a trece mai departe, puneți-vă cunoștințele despre 🤗 Datasets la încercare cu un quiz rapid!

<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ro/chapter5/7.mdx" />