2 dépôts
Awesome GitHub RepositoriesTransformers Tutorials
Educational notebooks that guide users through loading, configuring, and fine-tuning Hugging Face transformer models for NLP tasks.
Distinct from Hugging Face: Distinct from Hugging Face model conversion: focuses on educational tutorials for using the Transformers library, not converting model formats.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching devops & infrastructure · Transformers Tutorials. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Transformers Tutorials GitHub Repositories
Trouvez les meilleurs dépôts grâce à l'IA.Nous recherchons les dépôts les plus pertinents grâce à l'IA.
- nlp-with-transformers/notebooks
nlp-with-transformers/notebooks
4,779Voir sur GitHubCe projet est une collection de notebooks de tutoriels sur le traitement du langage naturel (NLP) avec des transformers et des ressources éducatives. Il fournit un guide pour utiliser la bibliothèque Hugging Face Transformers via des exercices de codage interactifs et des démonstrations. Le dépôt contient des notebooks Jupyter prêts à l'emploi qui fournissent des exemples pratiques pour implémenter des modèles de transformers. Ces ressources démontrent comment exécuter des workflows de traitement du langage naturel spécifiques en utilisant des modèles pré-entraînés. Les notebooks couvrent une gamme de tâches de traitement du langage naturel, incluant la classification de texte, le résumé automatique de texte et la reconnaissance d'entités nommées.
Provides educational notebooks for loading, configuring, and fine-tuning Hugging Face transformer models.
Jupyter Notebook - huggingface/notebooks
huggingface/notebooks
4,468Voir sur GitHubThis is a collection of Jupyter notebooks that serve as educational guides for training, fine-tuning, and deploying machine learning models within the Hugging Face ecosystem. The notebooks cover the full lifecycle of model development, from loading and configuring pre-trained transformers to packaging trained models for real-time inference via scalable endpoints. The notebooks demonstrate a range of capabilities including diffusion model training and fine-tuning for image generation and editing, transformer model adaptation for natural language processing tasks, and parameter-efficient fine-t
Ships guided notebooks for implementing transformer models for NLP tasks like question answering and text generation.
Jupyter Notebook
