import{s as yt,a as bt,n as Ct,o as xt}from"../chunks/scheduler.cc52f4b9.js";import{S as dt,i as _t,e as s,s as a,c as g,h as Ut,a as r,d as l,b as i,f as Lt,g as u,j as o,k as w,l as Pt,m as n,n as p,t as f,o as m,p as h}from"../chunks/index.9480bb2b.js";import{C as Ft,H as le,E as Jt}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.009dc98d.js";import{Y as kt}from"../chunks/Youtube.7b12d9e8.js";import{C as Nt}from"../chunks/CodeBlock.184aadb6.js";import{C as jt}from"../chunks/CourseFloatingBanner.6488bde3.js";function At(Ye){let c,ie,ne,se,M,re,H,oe,b,ge,L,ue,y,pe,C,qe="本课程将教你如何使用 Hugging Face 生态系统的库进行自然语言处理（NLP）。这些库包括 🤗 Transformers、🤗 Datasets、🤗 Tokenizers 和 🤗 Accelerate，以及 Hugging Face Hub。本课程完全免费且无广告。",fe,x,me,d,Ve="以下是课程的简要概述：",he,T,We='<img class="block dark:hidden" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter1/summary.svg" alt="Brief overview of the chapters of the course."/> <img class="hidden dark:block" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter1/summary-dark.svg" alt="Brief overview of the chapters of the course."/>',ce,_,Oe='<li>第 1 章到第 4 章介绍了 🤗 Transformers 库的主要概念。在本课程的这一部分结束时，你将了解 Transformer 模型的工作原理，并将了解如何使用 <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Hugging Face Hub</a> 中的模型，在数据集上对其进行微调，并在 Hub 上分享你的结果。</li> <li>第 5 章到第 8 章在深入研究经典 NLP 任务之前，教授 🤗 Datasets 和 🤗 Tokenizers 的基础知识。在本部分结束时，你将能够自己解决最常见的 NLP 问题。</li> <li>第 9 章到第 12 章将超越 NLP，探讨如何使用 Transformer 模型解决语音处理和计算机视觉任务。在此过程中，你将学习如何构建和分享模型的演示，并将它们优化为生产环境。完成这部分课程后，你将准备好将 🤗 Transformers 应用于（几乎）任何机器学习问题！</li>',we,U,Xe="这个课程：",Te,P,Ke='<li>需要良好的 Python 知识</li> <li>在完成入门深度学习课程后效果更佳，例如 <a href="https://www.deeplearning.ai/" rel="nofollow">DeepLearning.AI</a> 提供的 <a href="https://course.fast.ai/" rel="nofollow">fast.ai实用深度学习教程</a></li> <li>不需要事先具备 <a href="https://pytorch.org/" rel="nofollow">PyTorch</a> 或 <a href="https://www.tensorflow.org/" rel="nofollow">TensorFlow</a> 知识，虽然熟悉其中任何一个都会对学习有所帮助</li>',ve,F,et='完成本课程后，我们建议你查看 <a href="https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing?utm_source=deeplearning-ai&amp;utm_medium=institutions&amp;utm_campaign=20211011-nlp-2-hugging_face-page-nlp-refresh" rel="nofollow">DeepLearning.AI的自然语言处理系列课程</a> ，该课程涵盖了诸如朴素贝叶斯和 LSTM 等传统 NLP 模型的广泛内容，非常值得了解！',$e,J,Me,k,tt="关于作者：",He,N,lt='<a href="https://huggingface.co/abidlabs" rel="nofollow"><strong>Abubakar Abid</strong></a> 在斯坦福大学获得应用机器学习博士学位。在攻读博士学位期间，他创立了 <a href="https://github.com/gradio-app/gradio" rel="nofollow">Gradio</a> ，这是一个开源 Python 库，已用于构建超过 600,000 个机器学习演示。Gradio 被 Hugging Face 收购，Abubakar 现在在 Hugging Face 担任机器学习团队负责人。',be,j,nt='<a href="https://huggingface.co/Rocketknight1" rel="nofollow"><strong>Matthew Carrigan</strong></a> 是 Hugging Face 的机器学习工程师。他住在爱尔兰都柏林，之前在 Parse.ly 担任机器学习工程师，在此之前，他在 Trinity College Dublin 担任博士后研究员。他不相信我们会通过扩展现有架构来实现 AGI，但仍然对机器人永生抱有很高的期望。',Le,A,at='<a href="https://huggingface.co/lysandre" rel="nofollow"><strong>Lysandre Debut</strong></a> 是 Hugging Face 的机器学习工程师，从早期的开发阶段就一直致力于 🤗 Transformers 库。他的目标是通过使用非常简单的 API 开发工具，让 NLP 对每个人都变得易用。',ye,G,it='<a href="https://huggingface.co/sgugger" rel="nofollow"><strong>Sylvain Gugger</strong></a> 是 Hugging Face 的一名研究工程师，也是 🤗Transformers 库的核心维护者之一。此前，他是 fast.ai 的一名研究科学家，他与 Jeremy Howard 共同编写了 <a href="https://learning.oreilly.com/library/view/deep-learning-for/9781492045519/" rel="nofollow">Deep Learning for Coders with fastai and Py Torch</a> 。他的研究重点是通过设计和改进技术，使模型在有限资源上进行快速训练，使深度学习更容易普及。',Ce,I,st='<a href="https://huggingface.co/dawoodkhan82" rel="nofollow"><strong>Dawood Khan</strong></a> 是 Hugging Face 的机器学习工程师。他来自纽约，毕业于纽约大学计算机科学专业。在担任 iOS 工程师几年后，Dawood 辞职并与其他联合创始人一起创办了 Gradio。Gradio 最终被 Hugging Face 收购。',xe,S,rt='<a href="https://huggingface.co/sgugger" rel="nofollow"><strong>Merve Noyan</strong></a> 是 Hugging Face 的开发者倡导者，致力于开发工具并围绕它们构建内容，以使每个人都可以使用机器学习。',de,E,ot='<a href="https://huggingface.co/SaulLu" rel="nofollow"><strong>Lucile Saulnier</strong></a> 是 Hugging Face 的机器学习工程师，负责开发和支持开源工具的使用。她还积极参与了自然语言处理领域的许多研究项目，例如协作训练和 BigScience。',_e,z,gt='<a href="https://huggingface.co/lewtun" rel="nofollow"><strong>Lewis Tunstall</strong></a> 是 Hugging Face 的机器学习工程师，专注于开发开源工具并使更广泛的社区可以使用它们。他也是即将出版的一本书 <a href="https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098136789/" rel="nofollow">O’Reilly book on Transformers</a> 的作者之一。',Ue,B,ut='<a href="https://huggingface.co/lvwerra" rel="nofollow"><strong>Leandro von Werra</strong></a> 是 Hugging Face 开源团队的机器学习工程师，也是即将出版的一本书 <a href="https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098136789/" rel="nofollow">O’Reilly book on Transformers</a> 的作者之一。他拥有多年的行业经验，并在整个机器学习技术栈上进行了工作。',Pe,Q,Fe,Z,pt="这里有一些经常被提到的问题：",Je,R,ft=`<li><p><strong>参加本课程是否会获得认证？</strong>
目前我们还没有为这门课程提供认证。然而，我们正在为 Hugging Face 生态系统制定认证计划——敬请期待！</p></li> <li><p><strong>我应该在这门课程上花多少时间？</strong>
本课程的每一章都设计为在 1 周内完成，每周大约需要 6-8 小时的学习时间。但是，但你可以根据自己的需要随意安排学习时间。</p></li> <li><p><strong>如果我有问题，我可以在哪里提问？</strong>
如果你对课程的任何部分有疑问，只需单击页面顶部的“<em>提问</em>”横幅，系统就会自动跳转到 [Hugging Face 论坛](https:// discuss.huggingface.co/) ：</p></li>`,ke,v,mt,Ne,D,ht='请注意，如果你想在完成课程后进行更多练习，论坛上还提供了 <a href="https://discuss.huggingface.co/c/course/course-event/25" rel="nofollow">项目灵感</a> 列表，如果你希望在完成课程后进行更多实践，可以参考这些想法。',je,Y,ct=`<li><strong>我在哪里可以获得课程的代码？</strong>
对于每个部分，单击页面顶部的横幅可以在 Google Colab 或 Amazon SageMaker Studio Lab 中运行代码：</li>`,Ae,$,wt,Ge,q,Tt='包含课程所有代码的 Jupyter Notebook 托管在 <a href="https://github.com/huggingface/notebooks" rel="nofollow"><code>huggingface/notebooks</code></a> 仓库中。如果你希望在本地生成它们，请查看 GitHub 上 <a href="https://github.com/huggingface/course#-jupyter-notebooks" rel="nofollow"><code>course</code></a> 仓库中的说明。',Ie,V,vt=`<li><p><strong>我如何为课程做出贡献？</strong>
有很多方法可以为课程做出贡献！如果你发现拼写错误或错误，请在 <a href="https://github.com/huggingface/course" rel="nofollow"><code>course</code></a> 仓库中提出问题。如果你想帮助将课程翻译成你的母语，请在 <a href="https://github.com/huggingface/course#translating-the-course-into-your-language" rel="nofollow">此处</a> 查看说明。</p></li> <li><p><strong>翻译的时候有没有术语表</strong>
每个翻译都有一个词汇表和“TRANSLATING.txt”文件，其中详细说明了为机器学习术语等所做的选择。你可以在 <a href="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/de/TRANSLATING.txt" rel="nofollow">此处</a> 找到德语的示例。</p></li>`,Se,W,$t=`<li><strong>我可以使用这门课程再次进行创作吗？</strong>
当然！该课程是根据宽松的 <a href="https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html" rel="nofollow">Apache 2 许可证</a> 发布的。这意味着你必须按照诚信的原则，提供许可证的链接，并指出是否进行了更改。你可以以任何合理的方式这样做，但不能以任何表明许可方认可你或你的使用的方式。如果你想引用该课程，请使用以下 BibTeX：</li>`,Ee,O,ze,X,Be,K,Mt="你准备好了吗？在本章中，你将学习：",Qe,ee,Ht="<li>如何使用 <code>pipeline()</code> 函数解决文本生成、分类等 NLP 任务</li> <li>关于 Transformer 架构</li> <li>如何区分编码器、解码器和编码器-解码器架构和用例</li>",Ze,te,Re,ae,De;return M=new Ft({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),H=new le({props:{title:"本章简介",local:"本章简介",headingTag:"h1"}}),b=new jt({props:{chapter:1,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),L=new le({props:{title:"欢迎来到🤗 Hugging Face 课程",local:"欢迎来到🤗 Hugging Face 课程",headingTag:"h2"}}),y=new kt({props:{id:"00GKzGyWFEs"}}),x=new le({props:{title:"有什么是值得期待的？",local:"有什么是值得期待的？",headingTag:"h2"}}),J=new le({props:{title:"我们是谁？",local:"我们是谁？",headingTag:"h2"}}),Q=new le({props:{title:"FAQ",local:"faq",headingTag:"h2"}}),O=new Nt({props:{code:"JTQwbWlzYyU3Qmh1Z2dpbmdmYWNlY291cnNlJTJDJTBBJTIwJTIwYXV0aG9yJTIwJTNEJTIwJTdCSHVnZ2luZyUyMEZhY2UlN0QlMkMlMEElMjAlMjB0aXRsZSUyMCUzRCUyMCU3QlRoZSUyMEh1Z2dpbmclMjBGYWNlJTIwQ291cnNlJTJDJTIwMjAyMiU3RCUyQyUwQSUyMCUyMGhvd3B1Ymxpc2hlZCUyMCUzRCUyMCUyMiU1Q3VybCU3Qmh0dHBzJTNBJTJGJTJGaHVnZ2luZ2ZhY2UuY28lMkZjb3Vyc2UlN0QlMjIlMkMlMEElMjAlMjB5ZWFyJTIwJTNEJTIwJTdCMjAyMiU3RCUyQyUwQSUyMCUyMG5vdGUlMjAlM0QlMjAlMjIlNUJPbmxpbmUlM0IlMjBhY2Nlc3NlZCUyMCUzQ3RvZGF5JTNFJTVEJTIyJTBBJTdE",highlighted:`<span class="language-xml">@misc</span><span class="hljs-template-variable">{huggingfacecourse,
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Jt({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/zh-CN/chapter1/1.mdx"}}),{c(){c=s("meta"),ie=a(),ne=s("p"),se=a(),g(M.$$.fragment),re=a(),g(H.$$.fragment),oe=a(),g(b.$$.fragment),ge=a(),g(L.$$.fragment),ue=a(),g(y.$$.fragment),pe=a(),C=s("p"),C.textContent=qe,fe=a(),g(x.$$.fragment),me=a(),d=s("p"),d.textContent=Ve,he=a(),T=s("div"),T.innerHTML=We,ce=a(),_=s("ul"),_.innerHTML=Oe,we=a(),U=s("p"),U.textContent=Xe,Te=a(),P=s("ul"),P.innerHTML=Ke,ve=a(),F=s("p"),F.innerHTML=et,$e=a(),g(J.$$.fragment),Me=a(),k=s("p"),k.textContent=tt,He=a(),N=s("p"),N.innerHTML=lt,be=a(),j=s("p"),j.innerHTML=nt,Le=a(),A=s("p"),A.innerHTML=at,ye=a(),G=s("p"),G.innerHTML=it,Ce=a(),I=s("p"),I.innerHTML=st,xe=a(),S=s("p"),S.innerHTML=rt,de=a(),E=s("p"),E.innerHTML=ot,_e=a(),z=s("p"),z.innerHTML=gt,Ue=a(),B=s("p"),B.innerHTML=ut,Pe=a(),g(Q.$$.fragment),Fe=a(),Z=s("p"),Z.textContent=pt,Je=a(),R=s("ul"),R.innerHTML=ft,ke=a(),v=s("img"),Ne=a(),D=s("p"),D.innerHTML=ht,je=a(),Y=s("ul"),Y.innerHTML=ct,Ae=a(),$=s("img"),Ge=a(),q=s("p"),q.innerHTML=Tt,Ie=a(),V=s("ul"),V.innerHTML=vt,Se=a(),W=s("ul"),W.innerHTML=$t,Ee=a(),g(O.$$.fragment),ze=a(),g(X.$$.fragment),Be=a(),K=s("p"),K.textContent=Mt,Qe=a(),ee=s("ul"),ee.innerHTML=Ht,Ze=a(),g(te.$$.fragment),Re=a(),ae=s("p"),this.h()},l(e){const 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