Transformers documentation
Ejecutar el entrenamiento en Amazon SageMaker
Empezar
Tutoriales
Conceptos básicos de chatPipelines para inferenciaCarga instancias preentrenadas con un AutoClassPreprocesamientoFine-tuning a un modelo pre-entrenadoEntrenamiento distribuido con 🤗 AccelerateCompartir un modelo
Guías prácticas
Procesamiento del Lenguaje Natural
Audio
Visión Artificial
Guías para desarrolladores
Usa tokenizadores de 🤗 TokenizersModelos multilingües para inferenciaCrea una arquitectura personalizadaCompartir modelos personalizadosEntrenamiento con scriptsPlantillas para Modelos de ChatEntrenadorEjecutar el entrenamiento en Amazon SageMakerLos recursos de la comunidad
Rendimiento y escalabilidad
Contribuir
Guías conceptuales
FilosofíaGlosarioLo que 🤗 Transformers puede hacerComo los 🤗 Transformers resuelven tareasDescripción general de los tokenizadoresMecanismos de atenciónRelleno y truncamientoBERTologíaPerplejidad de los modelos de longitud fijaFlujo de trabajo para la inferencia de los servidores webAnatomía del entrenamiento de los modelos
You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like
regular pip install, checkout the latest stable version (v5.8.1).
Ejecutar el entrenamiento en Amazon SageMaker
La documentación ha sido trasladada a hf.co/docs/sagemaker. Esta página será eliminada en transformers 5.0.
Tabla de contenido
- Entrenar modelos de Hugging Face en Amazon SageMaker con SageMaker Python SDK
- Desplegar modelos de Hugging Face en Amazon SageMaker con SageMaker Python SDK