Transformers documentation
دفاتر ملاحظات 🤗 Transformers
You are viewing v4.48.0 version.
A newer version
v4.49.0 is available.
دفاتر ملاحظات 🤗 Transformers
يمكنك أن تجد هنا قائمة بدفاتر الملاحظات الرسمية التي تقدمها HF中国镜像站.
كما نود أن ندرج هنا محتوى مثيرًا للاهتمام تم إنشاؤه بواسطة المجتمع. إذا كتبت دفتر ملاحظات يستفيد من 🤗 Transformers وتود إدراجه هنا، فيُرجى فتح طلب سحب حتى يمكن تضمينه ضمن دفاتر ملاحظات المجتمع.
دفاتر ملاحظات HF中国镜像站 🤗
دفاتر ملاحظات التوثيق
يمكنك فتح أي صفحة من صفحات التوثيق كدفتر ملاحظات في Colab (يوجد زر مباشرة على تلك الصفحات) ولكنها مدرجة هنا أيضًا إذا كنت بحاجة إليها:
دفتر الملاحظات | الوصف | ||
---|---|---|---|
جولة سريعة في المكتبة | عرض لمختلف واجهات برمجة التطبيقات في Transformers | ||
ملخص المهام | كيفية تشغيل نماذج مكتبة Transformers مهمة تلو الأخرى | ||
معالجة البيانات مسبقًا | كيفية استخدام محلل لغوي لمعالجة بياناتك مسبقًا | ||
الضبط الدقيق لنموذج مُدرَّب مسبقًا | كيفية استخدام المدرب لضبط نموذج مُدرَّب مسبقًا بدقة | ||
ملخص للمحللات اللغوية | الاختلافات بين خوارزمية المحلل اللغوي | ||
النماذج متعددة اللغات | كيفية استخدام النماذج متعددة اللغات للمكتبة |
أمثلة PyTorch
معالجة اللغة الطبيعية
دفتر الملاحظات | الوصف | ||
---|---|---|---|
تدريب محللك اللغوي | كيفية تدريب واستخدام محللك اللغوي الخاص بك | ||
تدريب نموذج لغتك | كيفية البدء بسهولة في استخدام المحولات | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على تصنيف النص | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج مُدرَّب مسبقًا بدقة على أي مهمة GLUE. | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على النمذجة اللغوية | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج مُدرَّب مسبقًا بدقة على مهمة LM سببية أو مقنعة. | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على تصنيف الرموز المميزة | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج مُدرَّب مسبقًا بدقة على مهمة تصنيف الرموز المميزة (NER، PoS). | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على الإجابة على الأسئلة | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج مُدرَّب مسبقًا بدقة على SQUAD. | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على الاختيار من متعدد | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج مُدرَّب مسبقًا بدقة على SWAG. | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على الترجمة | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج مُدرَّب مسبقًا بدقة على WMT. | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على التلخيص | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج مُدرَّب مسبقًا بدقة على XSUM. | ||
كيفية تدريب نموذج لغة من البداية | تسليط الضوء على جميع الخطوات لتدريب نموذج Transformer بشكل فعال على بيانات مخصصة | ||
كيفية إنشاء نص | كيفية استخدام أساليب فك التشفير المختلفة لإنشاء اللغة باستخدام المحولات | ||
كيفية إنشاء نص (مع قيود) | كيفية توجيه إنشاء اللغة باستخدام القيود التي يوفرها المستخدم | ||
Reformer | كيف يدفع Reformer حدود النمذجة اللغوية |
رؤية الكمبيوتر
دفتر الملاحظات | الوصف | ||
---|---|---|---|
كيفية ضبط نموذج بدقة على تصنيف الصور (Torchvision) | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا باستخدام Torchvision وضبط أي نموذج رؤية مُدرَّب مسبقًا بدقة على تصنيف الصور | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على تصنيف الصور (Albumentations) | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا باستخدام Albumentations وضبط أي نموذج رؤية مُدرَّب مسبقًا بدقة على تصنيف الصور | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على تصنيف الصور (Kornia) | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا باستخدام Kornia وضبط أي نموذج رؤية مُدرَّب مسبقًا بدقة على تصنيف الصور | ||
كيفية إجراء الكشف عن الأشياء بدون لقطات مع OWL-ViT | يوضح كيفية إجراء الكشف عن الأشياء بدون لقطات على الصور باستخدام استعلامات نصية | ||
كيفية ضبط نموذج وصف الصور بدقة | يوضح كيفية ضبط BLIP بدقة لوصف الصور على مجموعة بيانات مخصصة | ||
كيفية بناء نظام تشابه الصور مع Transformers | يوضح كيفية بناء نظام تشابه الصور | ||
كيفية ضبط نموذج SegFormer بدقة على التجزئة الدلالية | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج SegFormer مُدرَّب مسبقًا بدقة على التجزئة الدلالية | ||
كيفية ضبط نموذج VideoMAE بدقة على تصنيف الفيديو | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج VideoMAE مُدرَّب مسبقًا بدقة على تصنيف الفيديو |
الصوت
دفتر الملاحظات | الوصف | ||
---|---|---|---|
كيفية ضبط نموذج التعرف على الكلام باللغة الإنجليزية بدقة | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج كلام مُدرَّب مسبقًا بدقة على TIMIT | ||
كيفية ضبط نموذج التعرف على الكلام بأي لغة بدقة | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج كلام مُدرَّب مسبقًا متعدد اللغات بدقة على Common Voice | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على تصنيف الصوت | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج كلام مُدرَّب مسبقًا بدقة على Keyword Spotting |
التسلسلات البيولوجية
دفتر الملاحظات | الوصف | ||
---|---|---|---|
كيفية ضبط نموذج بروتين مُدرَّب مسبقًا بدقة | شاهد كيفية ترميز البروتينات وضبط نموذج “لغة” بروتين مُدرَّب مسبقًا كبير بدقة | ||
كيفية إنشاء طيات بروتينية | شاهد كيفية الانتقال من تسلسل البروتين إلى نموذج بروتين كامل وملف PDB | ||
كيفية ضبط نموذج محول النيوكليوتيدات بدقة | شاهد كيفية ترميز الحمض النووي وضبط نموذج “لغة” الحمض النووي مُدرَّب مسبقًا كبير بدقة | ||
ضبط نموذج محول النيوكليوتيدات بدقة باستخدام LoRA | تدريب نماذج DNA أكبر بكثير بطريقة فعالة من حيث الذاكرة |
طرائق أخرى
دفتر الملاحظات | الوصف | ||
---|---|---|---|
التنبؤ الاحتمالي بالسلاسل الزمنية | شاهد كيفية تدريب Time Series Transformer على مجموعة بيانات مخصصة |
دفاتر ملاحظات الأدوات المساعدة
دفتر الملاحظات | الوصف | ||
---|---|---|---|
كيفية تصدير النموذج إلى ONNX | تسليط الضوء على كيفية التصدير وتشغيل أعباء عمل الاستدلال من خلال ONNX | ||
كيفية استخدام المعايير | كيفية قياس أداء النماذج باستخدام المحولات |
أمثلة TensorFlow
معالجة اللغة الطبيعية
دفتر الملاحظات | الوصف | ||
---|---|---|---|
تدريب محللك اللغوي | كيفية تدريب واستخدام محللك اللغوي الخاص بك | ||
تدريب نموذج لغتك | كيفية البدء بسهولة في استخدام المحولات | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على تصنيف النص | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج مُدرَّب مسبقًا بدقة على أي مهمة GLUE. | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على النمذجة اللغوية | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج مُدرَّب مسبقًا بدقة على مهمة LM سببية أو مقنعة. | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على تصنيف الرموز المميزة | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج مُدرَّب مسبقًا بدقة على مهمة تصنيف الرموز المميزة (NER، PoS). | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على الإجابة على الأسئلة | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج مُدرَّب مسبقًا بدقة على SQUAD. | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على الاختيار من متعدد | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج مُدرَّب مسبقًا بدقة على SWAG. | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على الترجمة | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج مُدرَّب مسبقًا بدقة على WMT. | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على التلخيص | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج مُدرَّب مسبقًا بدقة على XSUM. |
رؤية الكمبيوتر
دفتر الملاحظات | الوصف | ||
---|---|---|---|
كيفية ضبط نموذج بدقة على تصنيف الصور | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط أي نموذج رؤية مُدرَّب مسبقًا بدقة على تصنيف الصور | ||
كيفية ضبط نموذج SegFormer بدقة على التجزئة الدلالية | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج SegFormer مُدرَّب مسبقًا بدقة على التجزئة الدلالية |
التسلسلات البيولوجية
دفتر الملاحظات | الوصف | ||
---|---|---|---|
كيفية ضبط نموذج بروتين مُدرَّب مسبقًا بدقة | شاهد كيفية ترميز البروتينات وضبط نموذج “لغة” بروتين مُدرَّب مسبقًا كبير بدقة |
دفاتر ملاحظات الأدوات المساعدة
دفتر الملاحظات | الوصف | ||
---|---|---|---|
كيفية تدريب نماذج TF/Keras على TPU | شاهد كيفية التدريب بسرعة عالية على أجهزة TPU من Google |
دفاتر ملاحظات Optimum
🤗 Optimum هو امتداد لـ 🤗 Transformers، يوفر مجموعة من أدوات تحسين الأداء التي تمكن من تحقيق أقصى قدر من الكفاءة لتدريب وتشغيل النماذج على الأجهزة المستهدفة.
دفتر الملاحظات | الوصف | ||
---|---|---|---|
كيفية تكميم نموذج باستخدام ONNX Runtime لتصنيف النص | يوضح كيفية تطبيق التكميم الثابت والديناميكي على نموذج باستخدام ONNX Runtime لأي مهمة GLUE. | ||
كيفية تكميم نموذج باستخدام Intel Neural Compressor لتصنيف النص | يوضح كيفية تطبيق التكميم الثابت والديناميكي والتدريبي على نموذج باستخدام Intel Neural Compressor (INC) لأي مهمة GLUE. | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على تصنيف النص باستخدام ONNX Runtime | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج بدقة على أي مهمة GLUE باستخدام ONNX Runtime. | ||
كيفية ضبط نموذج بدقة على التلخيص باستخدام ONNX Runtime | يوضح كيفية معالجة البيانات مسبقًا وضبط نموذج بدقة على XSUM باستخدام ONNX Runtime. |
دفاتر ملاحظات المجتمع:
تتوفر المزيد من دفاتر الملاحظات التي طورها المجتمع هنا.
< > Update on GitHub