Hugging Face for Natural Language Processing (NLP) Träningskurs

Införandet

• Översikt över NLP och dess tillämpningar
• Introduktion till Hugging Face och dess huvudfunktioner

Att skapa en arbetsmiljö

• Installera och konfigurera Hugging Face

Förstå Hugging Face Transformers-biblioteket och Transformer-modellerna

• Utforska Transformers-bibliotekets struktur och funktioner
• Översikt över olika transformatormodeller som finns i Hugging Face

Använda Hugging Face transformatorer

• Läsa in och använda förtränade modeller
• Tillämpa transformatorer för olika NLP-uppgifter

Finjustera en förtränad modell

• Förbereda en datauppsättning för finjustering
• Finjustera en transformatormodell för en specifik uppgift

Dela modeller och tokeniserare

• Exportera och dela tränade modeller
• Använda tokeniserare för textbehandling

Utforska Hugging Face Datauppsättningsbibliotek

• Översikt över datauppsättningsbiblioteket i Hugging Face
• AccessAnvända och använda befintliga datauppsättningar

Utforska Hugging Face Tokenizers-bibliotek

• Förstå tokeniseringstekniker och deras betydelse
• Utnyttja tokenizers från Hugging Face

Utföra klassiska NLP-uppgifter

• Implementera vanliga NLP-uppgifter med hjälp av Hugging Face
• Textklassificering, attitydanalys, igenkänning av namngiven entitet osv.

Utnyttja transformatormodeller för att hantera uppgifter inom talbehandling och Computer Vision

• Utöka användningen av Transformers bortom textbaserade uppgifter
• Tillämpning av transformatorer för tal- och bildrelaterade uppgifter

Felsökning och felsökning

• Vanliga problem och utmaningar i arbetet med Hugging Face
• Tekniker för felsökning och felsökning

Skapa och dela dina modelldemonstrationer

• Designa och skapa interaktiva modelldemonstrationer
• Dela och visa upp dina modeller på ett effektivt sätt

Sammanfattning och nästa steg

• Sammanfattning av viktiga begrepp och tekniker som lärts in
• Vägledning om ytterligare utforskning och resurser för fortsatt lärande