Hugging Face for Natural Language Processing (NLP) Treningskurs

Introduksjon

• Oversikt over NLP og dets applikasjoner
• Introduksjon til Hugging Face og dens hovedtrekk

Sette opp et arbeidsmiljø

• Installere og konfigurere Hugging Face

Forstå Hugging Face Transformers-biblioteket og Transformer-modeller

• Utforsker Transformers-bibliotekets struktur og funksjonalitet
• Oversikt over ulike transformatormodeller tilgjengelig i Hugging Face

Ved å bruke Hugging Face transformatorer

• Lasting og bruk av ferdigtrente modeller
• Bruke transformatorer for ulike NLP-oppgaver

Finjustering av en forhåndstrent modell

• Forbereder et datasett for finjustering
• Finjustering av en transformatormodell på en spesifikk oppgave

Deling av modeller og tokenizere

• Eksportere og dele trente modeller
• Bruke tokenizers for tekstbehandling

Utforsker Hugging Face Datasettbibliotek

• Oversikt over datasettbiblioteket i Hugging Face
• Accesså bruke og bruke allerede eksisterende datasett

Utforsker Hugging Face Tokenizers Library

• Forstå tokeniseringsteknikker og deres betydning
• Utnytte tokenizers fra Hugging Face

Utføre klassiske NLP-oppgaver

• Implementering av vanlige NLP-oppgaver ved hjelp av Hugging Face
• Tekstklassifisering, sentimentanalyse, navngitt enhetsgjenkjenning, etc.

Utnytte transformatormodeller for å løse oppgaver innen talebehandling og Computer Vision

• Utvide bruken av Transformers utover tekstbaserte oppgaver
• Bruke transformatorer for tale- og bilderelaterte oppgaver

Feilsøking og feilsøking

• Vanlige problemstillinger og utfordringer i arbeidet med Hugging Face
• Teknikker for feilsøking og feilsøking

Bygg og del modelldemoene dine

• Designe og lage interaktive modelldemoer
• Dele og vise frem modellene dine effektivt

Sammendrag og neste trinn

• Oppsummering av sentrale begreper og teknikker lært
• Veiledning om videre utforskning og ressurser for fortsatt læring