# Introduzione

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Nel [Capitolo 3](/course/chapter3) hai mosso i primi passi nella libreria 🤗 Datasets, e hai scoperto i tre passaggi fondamentali nell'ottimizzazione dei modelli:

1. Si carica un dataset dell'Hub Hugging Face.
2. Si processano i dati con `Dataset.map()`.
3. Si caricano e si elaborano le metriche.

Ma questo non è che un assaggio di ciò che 🤗 Datasets è in grado di fare! In questo capitolo approfondiremo le potenzialità della libreria. Durante questo percorso, troverai risposta alle seguenti domande:

* Cosa fare quando un dataset non è presente nell'Hub?
* Come fare a tagliuzzare il dataset? (E cosa succede se devi _proprio_ usare Pandas?)
* Cosa fare quando un dataset è tanto grande da sciogliere la RAM del tuo portatile?
* Cosa cavolo sono il "mappamento di memoria" e Apache Arrow?
* Come fare per creare il proprio dataset e pubblicarlo sull'Hub?

Le tecniche che imparerai ti prepareranno a compiti più avanzati di tokenizzazione e fine-tuning che troverai nei capitoli [Chapter 6](/course/chapter6) e [Chapter 7](/course/chapter7) -- quindi preparati una tazza di caffè e iniziamo!


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