Hugging Face for Natural Language Processing (NLP) Képzés

Bevezetés

• Az NLP és alkalmazásai áttekintése
• Bevezetés a Hugging Face-be és főbb jellemzőibe

Munkakörnyezet kialakítása

• Telepítés és konfigurálás Hugging Face

A Hugging Face Transformers könyvtár és a Transformer Models megértése

• A Transformers könyvtár szerkezetének és funkcióinak feltárása
• A különböző Transformer modellek áttekintése: Hugging Face

Hugging Face transzformátorok felhasználása

• Előképzett modellek betöltése és használata
• Transzformátorok alkalmazása különféle NLP feladatokhoz

Előképzett modell finomhangolása

• Adatkészlet előkészítése a finomhangoláshoz
• A Transformer modell finomhangolása egy adott feladathoz

Modellek és tokenizátorok megosztása

• Képzett modellek exportálása és megosztása
• Tokenizerek használata szövegfeldolgozáshoz

Exploring Hugging Face Datasets Library

• A Datasets könyvtár áttekintése itt: Hugging Face
• Access már meglévő adatkészletek feldolgozása és felhasználása

A Hugging Face Tokenizers Library felfedezése

• A tokenizációs technikák és fontosságuk megértése
• A tokenizátorok kihasználása a Hugging Face-től

Klasszikus NLP feladatok végrehajtása

• Általános NLP feladatok végrehajtása a Hugging Face segítségével
• Szövegosztályozás, hangulatelemzés, elnevezett entitás felismerés stb.

A transzformátormodellek kiaknázása a beszédfeldolgozási feladatok megoldásához és Computer Vision

• A Transformers használatának kiterjesztése a szöveges feladatokon túlra
• Transzformátorok alkalmazása beszéddel és képpel kapcsolatos feladatokra

Hibaelhárítás és hibakeresés

• Gyakori problémák és kihívások a következővel való munka során: Hugging Face
• Hibaelhárítási és hibakeresési technikák

Modelldemók készítése és megosztása

• Interaktív modellbemutatók tervezése és készítése
• A modellek hatékony megosztása és bemutatása

Összegzés és a következő lépések

• Összefoglaló a tanult kulcsfogalmakról és technikákról
• Útmutató a további felfedezéshez és források a folyamatos tanuláshoz