import{s as K,n as Q,o as V}from"../chunks/scheduler.893fe8c9.js";import{S as W,i as X,e as s,s as n,c as D,h as Y,a as u,d as a,b as l,f as N,g as S,j as g,k as J,l as Z,m as i,n as k,t as j,o as q,p as F}from"../chunks/index.6ee278c6.js";import{C as ee,H as te,E as ae}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.ea3ad860.js";import{C as ie}from"../chunks/CourseFloatingBanner.c25cfa5e.js";function ne(I){let r,C,b,x,p,H,o,L,c,M,m,O='În <a href="/course/chapter3">Capitolul 3</a> ați încercat biblioteca 🤗Datasets și ați văzut că existau trei pași principali atunci când vine vorba de fine-tuningul unui model:',P,f,R="<li>Încărcați un dataset din Hugging Face Hub.</li> <li>Preprocesați datele cu <code>Dataset.map()</code>.</li> <li>Încărcați și calculați metricele.</li>",T,d,U="Dar aceasta este doar o mică parte a ceea ce poate face 🤗 Datasets! În acest capitol, ne vom aprofunda în această bibliotecă. Pe parcurs, vom găsi răspunsuri la următoarele întrebări:",y,$,B="<li>Ce faceți atunci când datasetul tău nu este pe Hub?</li> <li>Cum puteți tăia și împărți un dataset? (Și ce dacă tu <em>really</em> trebuie să folosești Pandas?)</li> <li>Ce faceți atunci când datasetul este uriaș și va topi RAM-ul laptopului dumneavoastră?</li> <li>Ce este “memory mapping” și Apache Arrow?</li> <li>Cum puteți crea propriul dataset și să-l trimiteți pe Hub?</li>",w,v,G='Tehnicile pe care le veți învăța aici vă vor pregăti pentru sarcinile avansate de tokenizare și fine-tuning din <a href="/course/chapter6">Capitolul 6</a> și <a href="/course/chapter7">Capitolul 7</a> — deci luați o cafea sau două și să începem!',E,h,z,_,A;return p=new ee({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),o=new te({props:{title:"Introducere",local:"introduction",headingTag:"h1"}}),c=new ie({props:{chapter:5,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),h=new ae({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ro/chapter5/1.mdx"}}),{c(){r=s("meta"),C=n(),b=s("p"),x=n(),D(p.$$.fragment),H=n(),D(o.$$.fragment),L=n(),D(c.$$.fragment),M=n(),m=s("p"),m.innerHTML=O,P=n(),f=s("ol"),f.innerHTML=R,T=n(),d=s("p"),d.textContent=U,y=n(),$=s("ul"),$.innerHTML=B,w=n(),v=s("p"),v.innerHTML=G,E=n(),D(h.$$.fragment),z=n(),_=s("p"),this.h()},l(e){const t=Y("svelte-u9bgzb",document.head);r=u(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),C=l(e),b=u(e,"P",{}),N(b).forEach(a),x=l(e),S(p.$$.fragment,e),H=l(e),S(o.$$.fragment,e),L=l(e),S(c.$$.fragment,e),M=l(e),m=u(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),g(m)!=="svelte-18fnhnq"&&(m.innerHTML=O),P=l(e),f=u(e,"OL",{"data-svelte-h":!0}),g(f)!=="svelte-1mybxy6"&&(f.innerHTML=R),T=l(e),d=u(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),g(d)!=="svelte-1n2011o"&&(d.textContent=U),y=l(e),$=u(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),g($)!=="svelte-18clkp4"&&($.innerHTML=B),w=l(e),v=u(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),g(v)!=="svelte-7j79gc"&&(v.innerHTML=G),E=l(e),S(h.$$.fragment,e),z=l(e),_=u(e,"P",{}),N(_).forEach(a),this.h()},h(){J(r,"name","hf:doc:metadata"),J(r,"content",le)},m(e,t){Z(document.head,r),i(e,C,t),i(e,b,t),i(e,x,t),k(p,e,t),i(e,H,t),k(o,e,t),i(e,L,t),k(c,e,t),i(e,M,t),i(e,m,t),i(e,P,t),i(e,f,t),i(e,T,t),i(e,d,t),i(e,y,t),i(e,$,t),i(e,w,t),i(e,v,t),i(e,E,t),k(h,e,t),i(e,z,t),i(e,_,t),A=!0},p:Q,i(e){A||(j(p.$$.fragment,e),j(o.$$.fragment,e),j(c.$$.fragment,e),j(h.$$.fragment,e),A=!0)},o(e){q(p.$$.fragment,e),q(o.$$.fragment,e),q(c.$$.fragment,e),q(h.$$.fragment,e),A=!1},d(e){e&&(a(C),a(b),a(x),a(H),a(L),a(M),a(m),a(P),a(f),a(T),a(d),a(y),a($),a(w),a(v),a(E),a(z),a(_)),a(r),F(p,e),F(o,e),F(c,e),F(h,e)}}}const le='{"title":"Introducere","local":"introduction","sections":[],"depth":1}';function re(I){return V(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ce extends W{constructor(r){super(),X(this,r,re,ne,K,{})}}export{ce as component};
