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Curso

Hugging Face:

treinando modelos em diferentes ambientes com Accelerate

Quero estudar na alura

10h

Para conclusão

262

Pessoas nesse curso

9.1

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Realize transferência de aprendizado de modelos da plataforma Hugging Face
  • Realize a configuração da biblioteca Accelerate
  • Construa o loop de treinamento de modelos para ambientes distribuídos ou utilização de GPUs
  • Crie aplicações de classificação de textos usando o Gradio
  • Treine modelos de linguagem para classificação Zero-Shot usando o Pytorch

Público alvo_

O curso é destinado a pessoas que querem realizar o treinamento de modelos de linguagem ou Deep Learning com o Pytorch em ambientes distribuídos ou com múltiplas GPUs.

João Vitor de Miranda

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linkedin

Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.

Curso atualizado em 16/09/2024

Ementa

  1. Conhecendo os dados de inferência

    • Carregando os dados
    • Separando dados de treino e teste
  2. Preparando dados de texto

    • Tokenizando os dados
    • Preparando a variável alvo
    • Criando função de DataLoaders
  3. Construindo loop de treinamento

    • Configurando o Accelerate
    • Iniciando função de treinamento
    • Configurando o treinamento do modelo
    • Adicionando etapa de treinamento do modelo
    • Adicionando etapa de avaliação do modelo
  4. Treinando modelo Zero-Shot

    • Treinando o modelo
    • Aplicando o modelo em exemplos
    • Usando o pipeline para modelos Zero-Shot
  5. Desenvolvendo uma aplicação de classificação de texto

    • Criando uma aplicação com Gradio
    • Criando uma função para o aplicativo Gradio
    • Personalizando a aplicação do Gradio

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