# المجتمع

تجمع هذه الصفحة الموارد المتعلقة بـ 🤗 Transformers التي طوّرها المجتمع.

## موارد المجتمع

| الموارد     |      الوصف      |      المؤلف      |
|:----------|:-------------|------:|
| [بطاقات المصطلحات السريعة لمكتبة Transformers من Hugging Face](https://www.darigovresearch.com/huggingface-transformers-glossary-flashcards) | مجموعة من البطاقات التعليمية المستندة إلى [مفردات مستندات Transformers](glossary)، وقد صيغت في شكل يسهل تعلمه ومراجعته باستخدام [Anki](https://apps.ankiweb.net/)، وهو تطبيق مفتوح المصدر ومتعدد المنصات مصمم خصيصًا للحفاظ على المعرفة على المدى الطويل. شاهد هذا [الفيديو التعريفي حول كيفية استخدام البطاقات التعليمية](https://www.youtube.com/watch?v=Dji_h7PILrw). | [داريغوف ريسيرش](https://www.darigovresearch.com/) |

## دفاتر المجتمع

| دفتر ملاحظات     |      الوصف      |      المؤلف      |      |
|:----------|:-------------|:-------------|------:|
| [ضبط نموذج Transformer مُدرَّب مسبقًا لتوليد كلمات الأغاني](https://github.com/AlekseyKorshuk/huggingartists) | كيفية توليد كلمات أغاني بأسلوب فنانك المفضل من خلال ضبط نموذج GPT-2 |  [أليكسي كورشوك](https://github.com/AlekseyKorshuk) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/AlekseyKorshuk/huggingartists/blob/master/huggingartists-demo.ipynb) |
| [تدريب T5 على TPU](https://github.com/patil-suraj/exploring-T5/blob/master/T5_on_TPU.ipynb)  | كيفية تدريب T5 على SQUAD باستخدام Transformers و Nlp | [سوراج باتيل](https://github.com/patil-suraj) |[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/patil-suraj/exploring-T5/blob/master/T5_on_TPU.ipynb#scrollTo=QLGiFCDqvuil) |
| [ضبط T5 الدقيق للتصنيف والخيارات المتعددة](https://github.com/patil-suraj/exploring-T5/blob/master/t5_fine_tuning.ipynb)  | كيفية ضبط نموذج T5 بشكل دقيق لمهام التصنيف والمهام متعددة الخيارات باستخدام صيغة نص إلى نص مع PyTorch Lightning |  [سوراج باتيل](https://github.com/patil-suraj) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/patil-suraj/exploring-T5/blob/master/t5_fine_tuning.ipynb) |
| [ضبط DialoGPT على مجموعات بيانات ولغات جديدة](https://github.com/ncoop57/i-am-a-nerd/blob/master/_notebooks/2020-05-12-chatbot-part-1.ipynb)  | كيفية ضبط نموذج DialoGPT على مجموعة بيانات جديدة لروبوتات المحادثة التفاعلية المفتوحة |  [ناتان كوبر](https://github.com/ncoop57) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/ncoop57/i-am-a-nerd/blob/master/_notebooks/2020-05-12-chatbot-part-1.ipynb) |
| [نمذجة التسلسلات الطويلة باستخدام Reformer](https://github.com/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/PyTorch_Reformer.ipynb)  | كيفية التدريب على تسلسلات تصل إلى 500,000 رمز باستخدام Reformer |  [باتريك فون بلاتين](https://github.com/patrickvonplaten) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/PyTorch_Reformer.ipynb)  |
| [ضبط BART الدقيق للتلخيص](https://github.com/ohmeow/ohmeow_website/blob/master/posts/2021-05-25-mbart-sequence-classification-with-blurr.ipynb) | كيف تُعدّل BART بشكل دقيق لتلخيص النصوص باستخدام fastai مع blurr | [وايدي غيليام](https://ohmeow.com/) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/ohmeow/ohmeow_website/blob/master/posts/2021-05-25-mbart-sequence-classification-with-blurr.ipynb) |
| [ضبط نموذج Transformer مُدرَّب مسبقًا على تغريدات أي شخص](https://colab.research.google.com/github/borisdayma/huggingtweets/blob/master/huggingtweets-demo.ipynb) | كيفية توليد تغريدات بأسلوب حساب تويتر المفضل لديك من خلال ضبط نموذج GPT-2 |  [بوريس دايما](https://github.com/borisdayma) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/borisdayma/huggingtweets/blob/master/huggingtweets-demo.ipynb) |
| [تحسين نماذج 🤗 Hugging Face باستخدام Weights & Biases](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/huggingface/Optimize_Hugging_Face_models_with_Weights_%26_Biases.ipynb) | دليل تعليمي كامل يعرض تكامل W&B مع Hugging Face | [بوريس دايما](https://github.com/borisdayma) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/huggingface/Optimize_Hugging_Face_models_with_Weights_%26_Biases.ipynb) |
| [التدريب المسبق لـ Longformer](https://github.com/allenai/longformer/blob/master/scripts/convert_model_to_long.ipynb)  | كيفية بناء نسخة "طويلة" من النماذج المُسبقة التدريب الموجودة |  [Iz Beltagy](https://beltagy.net) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/allenai/longformer/blob/master/scripts/convert_model_to_long.ipynb) |
| [ضبط Longformer بشكل دقيق للأسئلة والأجوبة](https://github.com/patil-suraj/Notebooks/blob/master/longformer_qa_training.ipynb) | كيفية ضبط نموذج longformer بشكل دقيق لمهمة الإجابة عن الأسئلة | [سوراج باتيل](https://github.com/patil-suraj) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/patil-suraj/Notebooks/blob/master/longformer_qa_training.ipynb) |
| [تقييم النموذج باستخدام 🤗nlp](https://github.com/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/How_to_evaluate_Longformer_on_TriviaQA_using_NLP.ipynb) | كيفية تقييم longformer على TriviaQA باستخدام `nlp` | [باتريك فون بلاتين](https://github.com/patrickvonplaten) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1m7eTGlPmLRgoPkkA7rkhQdZ9ydpmsdLE?usp=sharing) |
| [ضبط T5 بدقة لاستخراج نطاقات المشاعر](https://github.com/enzoampil/t5-intro/blob/master/t5_qa_training_pytorch_span_extraction.ipynb)  | كيفية ضبط نموذج T5 لاستخراج نطاقات المشاعر باستخدام صيغة نص إلى نص مع PyTorch Lightning |  [لورينزو أمبيل](https://github.com/enzoampil) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/enzoampil/t5-intro/blob/master/t5_qa_training_pytorch_span_extraction.ipynb) |
| [ضبط DistilBert بدقة عالية للتصنيف متعدد الفئات](https://github.com/abhimishra91/transformers-tutorials/blob/master/transformers_multiclass_classification.ipynb) | كيفية ضبط DistilBert بدقة لتصنيف متعدد الفئات باستخدام PyTorch | [أبيشيك كومار ميشرا](https://github.com/abhimishra91) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/abhimishra91/transformers-tutorials/blob/master/transformers_multiclass_classification.ipynb)|
|[ضبط BERT الدقيق لتصنيف التسميات المتعددة](https://github.com/abhimishra91/transformers-tutorials/blob/master/transformers_multi_label_classification.ipynb)|كيفية ضبط نموذج BERT بشكل دقيق لتصنيف متعدد الوسوم باستخدام PyTorch|[أبيشيك كومار ميشرا](https://github.com/abhimishra91) |[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/abhimishra91/transformers-tutorials/blob/master/transformers_multi_label_classification.ipynb)|
|[ضبط T5 الدقيق للتلخيص](https://github.com/abhimishra91/transformers-tutorials/blob/master/transformers_summarization_wandb.ipynb)|كيفية ضبط T5 بشكل دقيق لتلخيص النصوص في PyTorch وتتبع التجارب باستخدام WandB|[أبيشيك كومار ميشرا](https://github.com/abhimishra91) |[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/abhimishra91/transformers-tutorials/blob/master/transformers_summarization_wandb.ipynb)|
|[تسريع الضبط الدقيق في Transformers باستخدام الحشو الديناميكي / التقسيم إلى دلاء](https://github.com/ELS-RD/transformers-notebook/blob/master/Divide_Hugging_Face_Transformers_training_time_by_2_or_more.ipynb)|كيفية تسريع الضبط الدقيق بمعامل 2 باستخدام الحشو الديناميكي / التقسيم|[Michael Benesty](https://github.com/pommedeterresautee) |[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1CBfRU1zbfu7-ijiOqAAQUA-RJaxfcJoO?usp=sharing)|
|[تدريب مسبق لنموذج Reformer لنمذجة اللغة المقنّعة](https://github.com/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/Reformer_For_Masked_LM.ipynb)| كيفية تدريب نموذج Reformer بطبقات انتباه ذاتي ثنائي الاتجاه | [باتريك فون بلاتين](https://github.com/patrickvonplaten) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1tzzh0i8PgDQGV3SMFUGxM7_gGae3K-uW?usp=sharing)|
|[توسيع Sci-BERT وضبطه الدقيق](https://github.com/lordtt13/word-embeddings/blob/master/COVID-19%20Research%20Data/COVID-SciBERT.ipynb)| كيفية زيادة حجم مفردات نموذج SciBERT المُدرَّب مسبقًا من AllenAI على مجموعة بيانات CORD وتضمينه في خط أنابيب. | [تانماي ثاكور](https://github.com/lordtt13) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1rqAR40goxbAfez1xvF3hBJphSCsvXmh8)|
|[ضبط BlenderBotSmall بدقة لتلخيص النصوص باستخدام واجهة Trainer API](https://github.com/lordtt13/transformers-experiments/blob/master/Custom%20Tasks/fine-tune-blenderbot_small-for-summarization.ipynb)| كيفية ضبط نموذج BlenderBotSmall بشكل دقيق لتلخيص النصوص على مجموعة بيانات مخصصة، باستخدام واجهة Trainer API. | [تانماي ثاكور](https://github.com/lordtt13) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/19Wmupuls7mykSGyRN_Qo6lPQhgp56ymq?usp=sharing)|
|[ضبط Electra بدقة وتفسير النتائج باستخدام Integrated Gradients](https://github.com/elsanns/xai-nlp-notebooks/blob/master/electra_fine_tune_interpret_captum_ig.ipynb) | كيفية ضبط Electra بدقة لتحليل المشاعر وتفسير التنبؤات باستخدام Captum Integrated Gradients | [إليزا شتشيخلا](https://elsanns.github.io) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/elsanns/xai-nlp-notebooks/blob/master/electra_fine_tune_interpret_captum_ig.ipynb)|
|[ضبط نموذج GPT-2 غير إنجليزي باستخدام فئة Trainer](https://github.com/philschmid/fine-tune-GPT-2/blob/master/Fine_tune_a_non_English_GPT_2_Model_with_Huggingface.ipynb) | كيفية ضبط نموذج GPT-2 غير إنجليزي باستخدام فئة Trainer | [فيليب شميد](https://www.philschmid.de) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/philschmid/fine-tune-GPT-2/blob/master/Fine_tune_a_non_English_GPT_2_Model_with_Huggingface.ipynb)|
|[ضبط نموذج DistilBERT بشكل دقيق لمهمة التصنيف متعدد الوسوم](https://github.com/DhavalTaunk08/Transformers_scripts/blob/master/Transformers_multilabel_distilbert.ipynb) | كيفية ضبط نموذج DistilBERT بشكل دقيق لمهمة التصنيف متعدد الوسوم | [دافال تاونك](https://github.com/DhavalTaunk08) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/DhavalTaunk08/Transformers_scripts/blob/master/Transformers_multilabel_distilbert.ipynb)|
|[ضبط نموذج ALBERT بدقة عالية لتصنيف أزواج الجمل](https://github.com/NadirEM/nlp-notebooks/blob/master/Fine_tune_ALBERT_sentence_pair_classification.ipynb) | كيفية ضبط نموذج ALBERT أو نموذج آخر مبني على BERT لمهمة تصنيف أزواج الجمل | [نادير المنوزي](https://github.com/NadirEM) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/NadirEM/nlp-notebooks/blob/master/Fine_tune_ALBERT_sentence_pair_classification.ipynb)|
|[ضبط نموذج Roberta بدقة لتحليل المشاعر](https://github.com/DhavalTaunk08/NLP_scripts/blob/master/sentiment_analysis_using_roberta.ipynb) | كيفية ضبط نموذج Roberta بدقة لتحليل المشاعر | [دافال تاونك](https://github.com/DhavalTaunk08) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/DhavalTaunk08/NLP_scripts/blob/master/sentiment_analysis_using_roberta.ipynb)|
|[تقييم نماذج توليد الأسئلة](https://github.com/flexudy-pipe/qugeev) | ما مدى دقة الإجابات على الأسئلة التي يولدها نموذج تحويل تسلسل إلى تسلسل الخاص بك؟ | [باسكال زوليكو](https://github.com/zolekode) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1bpsSqCQU-iw_5nNoRm_crPq6FRuJthq_?usp=sharing)|
|[الاستفادة من BERT لتلخيص الترميز-فك الترميز على CNN/Dailymail](https://github.com/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/BERT2BERT_for_CNN_Dailymail.ipynb) | كيفية بدء تشغيل *EncoderDecoderModel* بشكل مسبق باستخدام نقطة تحقق *google-bert/bert-base-uncased* لتلخيص النصوص على CNN/Dailymail | [باتريك فون بلاتين](https://github.com/patrickvonplaten) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/BERT2BERT_for_CNN_Dailymail.ipynb)|
|[الاستفادة من RoBERTa لتلخيص النصوص باستخدام معمارية المُشَفِّر-المُفَكِّك على مجموعة بيانات BBC XSum](https://github.com/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/RoBERTaShared_for_BBC_XSum.ipynb) | كيفية بدء تشغيل *EncoderDecoderModel* مشترك مسبقاً باستخدام نقطة تحقق *FacebookAI/roberta-base* لتلخيص BBC/XSum | [باتريك فون بلاتين](https://github.com/patrickvonplaten) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/RoBERTaShared_for_BBC_XSum.ipynb)|
|[ضبط TAPAS على الإجابة التسلسلية على الأسئلة (SQA)](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/TAPAS/Fine_tuning_TapasForQuestionAnswering_on_SQA.ipynb) | كيفية ضبط *TapasForQuestionAnswering* بشكل دقيق باستخدام نقطة تحقق *tapas-base* على مجموعة بيانات الإجابة التسلسلية على الأسئلة (SQA) | [نييلز روج](https://github.com/nielsrogge) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/TAPAS/Fine_tuning_TapasForQuestionAnswering_on_SQA.ipynb)|
|[تقييم TAPAS على التحقق من الحقائق في الجداول (TabFact)](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/TAPAS/Evaluating_TAPAS_on_the_Tabfact_test_set.ipynb) | كيفية تقييم نموذج *TapasForSequenceClassification* المُحسَّن باستخدام نقطة تحقق *tapas-base-finetuned-tabfact* من خلال الجمع بين مكتبتَي 🤗 datasets و🤗 transformers | [نييلز روج](https://github.com/nielsrogge) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/TAPAS/Evaluating_TAPAS_on_the_Tabfact_test_set.ipynb)|
|[ضبط نموذج mBART للترجمة](https://colab.research.google.com/github/vasudevgupta7/huggingface-tutorials/blob/main/translation_training.ipynb) | كيفية ضبط نموذج mBART باستخدام Seq2SeqTrainer لترجمة النص من الهندية إلى الإنجليزية | [فاسوديف غوبتا](https://github.com/vasudevgupta7) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/vasudevgupta7/huggingface-tutorials/blob/main/translation_training.ipynb)|
|[ضبط LayoutLM على FUNSD (مجموعة بيانات لفهم النماذج)](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/LayoutLM/Fine_tuning_LayoutLMForTokenClassification_on_FUNSD.ipynb) | كيفية ضبط *LayoutLMForTokenClassification* على مجموعة بيانات FUNSD لاستخراج المعلومات من المستندات الممسوحة ضوئيًا | [نييلز روج](https://github.com/nielsrogge) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/LayoutLM/Fine_tuning_LayoutLMForTokenClassification_on_FUNSD.ipynb)|
|[ضبط DistilGPT2 بدقة وتوليد النص](https://colab.research.google.com/github/tripathiaakash/DistilGPT2-Tutorial/blob/main/distilgpt2_fine_tuning.ipynb) | كيفية ضبط DistilGPT2 بدقة وتوليد النص | [آكاش تريباتي](https://github.com/tripathiaakash) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/tripathiaakash/DistilGPT2-Tutorial/blob/main/distilgpt2_fine_tuning.ipynb)|
|[ضبط LED الدقيق على ما يصل إلى 8K رمز](https://github.com/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/Fine_tune_Longformer_Encoder_Decoder_(LED)_for_Summarization_on_pubmed.ipynb) | كيفية ضبط نموذج LED على قاعدة بيانات pubmed لتلخيص النصوص طويلة المدى | [باتريك فون بلاتين](https://github.com/patrickvonplaten) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/Fine_tune_Longformer_Encoder_Decoder_(LED)_for_Summarization_on_pubmed.ipynb)|
|[تقييم LED على Arxiv](https://github.com/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/LED_on_Arxiv.ipynb) | كيفية تقييم LED بشكل فعال في تلخيص النطاق الطويل | [باتريك فون بلاتين](https://github.com/patrickvonplaten) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/LED_on_Arxiv.ipynb)|
|[ضبط LayoutLM على RVL-CDIP (مجموعة بيانات لتصنيف صور المستندات)](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/LayoutLM/Fine_tuning_LayoutLMForSequenceClassification_on_RVL_CDIP.ipynb) | كيفية ضبط *LayoutLMForSequenceClassification* على مجموعة بيانات RVL-CDIP لتصنيف المستندات الممسوحة ضوئيًا | [نييلز روج](https://github.com/nielsrogge) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/LayoutLM/Fine_tuning_LayoutLMForSequenceClassification_on_RVL_CDIP.ipynb)|
|[فك ترميز Wav2Vec2 CTC مع تعديل GPT2](https://github.com/voidful/huggingface_notebook/blob/main/xlsr_gpt.ipynb) | كيفية فك ترميز تسلسل CTC مع ضبط نموذج اللغة | [إريك لام](https://github.com/voidful) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1e_z5jQHYbO2YKEaUgzb1ww1WwiAyydAj?usp=sharing)|
|[ضبط BART بدقة لتلخيص النص بلغتين باستخدام فئة Trainer](https://github.com/elsanns/xai-nlp-notebooks/blob/master/fine_tune_bart_summarization_two_langs.ipynb) | كيفية ضبط نموذج BART بشكل دقيق لتلخيص النصوص بلغتين باستخدام فئة Trainer | [إليزا شتشيخلا](https://github.com/elsanns) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/elsanns/xai-nlp-notebooks/blob/master/fine_tune_bart_summarization_two_langs.ipynb)|
|[تقييم Big Bird على Trivia QA](https://github.com/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/Evaluating_Big_Bird_on_TriviaQA.ipynb) | كيفية تقييم BigBird في الإجابة عن الأسئلة على المستندات الطويلة في Trivia QA | [باتريك فون بلاتين](https://github.com/patrickvonplaten) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/Evaluating_Big_Bird_on_TriviaQA.ipynb)|
| [إنشاء ترجمات للفيديو باستخدام Wav2Vec2](https://github.com/Muennighoff/ytclipcc/blob/main/wav2vec_youtube_captions.ipynb) | كيفية إنشاء ترجمات لفيديوهات يوتيوب من أي فيديو عبر نسخ الصوت باستخدام Wav2Vec | [نيكلاس مونينغوف](https://github.com/Muennighoff) |[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/Muennighoff/ytclipcc/blob/main/wav2vec_youtube_captions.ipynb) |
| [ضبط نموذج Vision Transformer على CIFAR-10 باستخدام PyTorch Lightning](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/VisionTransformer/Fine_tuning_the_Vision_Transformer_on_CIFAR_10_with_PyTorch_Lightning.ipynb) | كيفية ضبط نموذج Vision Transformer (ViT) على CIFAR-10 باستخدام HuggingFace Transformers و Datasets و PyTorch Lightning | [نييلز روج](https://github.com/nielsrogge) |[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/VisionTransformer/Fine_tuning_the_Vision_Transformer_on_CIFAR_10_with_PyTorch_Lightning.ipynb) |
| [ضبط نموذج Vision Transformer على CIFAR-10 باستخدام 🤗 Trainer](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/VisionTransformer/Fine_tuning_the_Vision_Transformer_on_CIFAR_10_with_the_%F0%9F%A4%97_Trainer.ipynb) | كيفية ضبط نموذج Vision Transformer (ViT) على CIFAR-10 باستخدام HuggingFace Transformers وDatasets و🤗 Trainer | [نييلز روج](https://github.com/nielsrogge) |[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/VisionTransformer/Fine_tuning_the_Vision_Transformer_on_CIFAR_10_with_the_%F0%9F%A4%97_Trainer.ipynb) |
| [تقييم LUKE على Open Entity، وهو مجموعة بيانات لتصنيف الكيانات](https://github.com/studio-ousia/luke/blob/master/notebooks/huggingface_open_entity.ipynb) | كيفية تقييم *LukeForEntityClassification* على مجموعة بيانات Open Entity | [إيكويا يامادا](https://github.com/ikuyamada) |[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/studio-ousia/luke/blob/master/notebooks/huggingface_open_entity.ipynb) |
| [تقييم LUKE على TACRED، وهو مجموعة بيانات لاستخراج العلاقات](https://github.com/studio-ousia/luke/blob/master/notebooks/huggingface_tacred.ipynb) | كيفية تقييم *LukeForEntityPairClassification* على مجموعة بيانات TACRED | [إيكويا يامادا](https://github.com/ikuyamada) |[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/studio-ousia/luke/blob/master/notebooks/huggingface_tacred.ipynb) |
| [تقييم LUKE على CoNLL-2003، وهو معيار مهم لتحديد الكيانات الاسمية](https://github.com/studio-ousia/luke/blob/master/notebooks/huggingface_conll_2003.ipynb) | كيفية تقييم *LukeForEntitySpanClassification* على مجموعة بيانات CoNLL-2003 | [إيكويا يامادا](https://github.com/ikuyamada) |[![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/studio-ousia/luke/blob/master/notebooks/huggingface_conll_2003.ipynb) |
| [تقييم BigBird-Pegasus على مجموعة بيانات PubMed](https://github.com/vasudevgupta7/bigbird/blob/main/notebooks/bigbird_pegasus_evaluation.ipynb) | كيفية تقييم *BigBirdPegasusForConditionalGeneration* على مجموعة بيانات PubMed | [فاسوديف غوبتا](https://github.com/vasudevgupta7) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/vasudevgupta7/bigbird/blob/main/notebooks/bigbird_pegasus_evaluation.ipynb) |
| [تصنيف المشاعر في الكلام باستخدام Wav2Vec2](https://github.com/m3hrdadfi/soxan/blob/main/notebooks/Emotion_recognition_in_Greek_speech_using_Wav2Vec2.ipynb) | كيفية الاستفادة من نموذج Wav2Vec2 المُدرَّب مسبقًا لتصنيف المشاعر على مجموعة بيانات MEGA | [Mehrdad Farahani](https://github.com/m3hrdadfi) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/m3hrdadfi/soxan/blob/main/notebooks/Emotion_recognition_in_Greek_speech_using_Wav2Vec2.ipynb) |
| [كشف الكائنات في صورة باستخدام DETR](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/DETR/DETR_minimal_example_(with_DetrFeatureExtractor).ipynb) | كيفية استخدام نموذج *DetrForObjectDetection* المدرَّب للكشف عن الكائنات في صورة وتصور الانتباه | [نييلز روج](https://github.com/NielsRogge) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/DETR/DETR_minimal_example_(with_DetrFeatureExtractor).ipynb) |
| [ضبط DETR الدقيق على مجموعة بيانات مخصصة للكشف عن الكائنات](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/DETR/Fine_tuning_DetrForObjectDetection_on_custom_dataset_(balloon).ipynb) | كيفية ضبط *DetrForObjectDetection* على مجموعة بيانات مخصصة للكشف عن الكائنات | [نييلز روج](https://github.com/NielsRogge) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/DETR/Fine_tuning_DetrForObjectDetection_on_custom_dataset_(balloon).ipynb) |
| [ضبط T5 الدقيق لتعرف الكيانات المسمّاة](https://github.com/ToluClassics/Notebooks/blob/main/T5_Ner_Finetuning.ipynb) | كيفية ضبط *T5* على مهمة التعرف على الكيانات المسمّاة | [أوندب أودونايو](https://github.com/ToluClassics) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1obr78FY_cBmWY5ODViCmzdY6O1KB65Vc?usp=sharing) |
| [ضبط نموذج LLM مفتوح المصدر باستخدام QLoRA مع MLflow وPEFT](https://github.com/mlflow/mlflow/blob/master/docs/source/llms/transformers/tutorials/fine-tuning/transformers-peft.ipynb) | كيفية استخدام [QLoRA](https://github.com/artidoro/qlora) و [PEFT](https://huggingface.co/docs/peft/en/index) لضبط نموذج لغة كبير (LLM) بطريقة فعّالة من حيث الذاكرة، مع استخدام [MLflow](https://mlflow.org/docs/latest/llms/transformers/index.html) لإدارة تتبع التجارب | [يوكي واتانابي](https://github.com/B-Step62) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/mlflow/mlflow/blob/master/docs/source/llms/transformers/tutorials/fine-tuning/transformers-peft.ipynb) |