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Esta página reúne recursos em torno do 🤗 Transformers desenvolvidos pela comunidade.

Recursos da comunidade

Notebooks da comunidade

Notebook	Descrição	Autor
Fine-tuning de um Transformer pré-treinado para gerar letras de música	Como gerar letras no estilo do seu artista favorito por meio do ajuste fino de um modelo GPT-2	Aleksey Korshuk
Treinar T5 em TPU	Como treinar o T5 no SQUAD com Transformers e Nlp	Suraj Patil
Fine-tuning do T5 para Classificação e Escolha Múltipla	Como fazer o ajuste fino do T5 para tarefas de classificação e escolha múltipla usando um formato de texto-para-texto com PyTorch Lightning	Suraj Patil
Fine-tune DialoGPT em novos conjuntos de dados e idiomas	Como fazer o ajuste fino do modelo DialoGPT em um novo conjunto de dados para chatbots conversacionais de diálogo aberto	Nathan Cooper
Modelagem de Sequências Longas com Reformer	Como treinar em sequências de até 500.000 tokens com Reformer	Patrick von Platen
Fine-tuning do BART para Sumarização	Como fazer o ajuste fino do BART para sumarização com fastai usando blurr	Wayde Gilliam
Fine-tune um Transformer pré-treinado nos tweets de qualquer pessoa	Como gerar tweets no estilo da sua conta favorita do Twitter, ajustando um modelo GPT-2	Boris Dayma
Otimizar modelos do 🤗 Hugging Face com Weights & Biases	Um tutorial completo que apresenta a integração do W&B com o Hugging Face	Boris Dayma
Pré-treinar Longformer	Como construir uma versão “longa” de modelos pré-treinados existentes	Iz Beltagy
Fine-tune Longformer para QA	Como fazer o ajuste fino do modelo longformer para a tarefa de QA	Suraj Patil
Avaliar modelo com 🤗nlp	Como avaliar o longformer no TriviaQA com nlp	Patrick von Platen
Fine-tune T5 para extração de spans de sentimento	Como fazer o fine-tuning do T5 para extração de spans de sentimento usando o formato texto-para-texto com PyTorch Lightning	Lorenzo Ampil
Fine-tuning do DistilBert para Classificação Multiclasse	Como fazer o fine-tuning do DistilBert para classificação multiclasse com PyTorch	Abhishek Kumar Mishra
Fine-tuning do BERT para Classificação Multi-rótulo	Como fazer o ajuste fino do BERT para classificação multirrótulo usando PyTorch	Abhishek Kumar Mishra
Fine-tuning do T5 para Sumarização	Como fazer o fine-tuning do T5 para sumarização no PyTorch e acompanhar experimentos com WandB	Abhishek Kumar Mishra
Acelere o Fine-Tuning no Transformers com Preenchimento Dinâmico / Bucketing	Como acelerar o fine-tuning em um fator de 2 usando padding dinâmico / bucketing	Michael Benesty
Pré-treinar o Reformer para Modelagem de Linguagem com Máscaras	Como treinar um modelo Reformer com camadas de autoatenção bidirecional	Patrick von Platen
Expansão e ajuste fino do Sci-BERT	Como aumentar o vocabulário de um modelo SciBERT pré-treinado da AllenAI no conjunto de dados CORD e integrá-lo em um pipeline.	Tanmay Thakur
Fine-tune BlenderBotSmall para Sumarização usando a API Trainer	Como fazer o ajuste fino do BlenderBotSmall para sumarização em um conjunto de dados personalizado, usando a API Trainer.	Tanmay Thakur
Fine-tune Electra e interpretar com Integrated Gradients	Como fazer o fine-tuning do Electra para análise de sentimento e interpretar previsões com Captum Integrated Gradients	Eliza Szczechla
ajustar finamente um modelo GPT-2 não em inglês com a classe Trainer	Como fazer o ajuste fino de um modelo GPT-2 não em inglês com a classe Trainer	Philipp Schmid
Fine-tuning de um modelo DistilBERT para a tarefa de classificação multirótulo	Como fazer o ajuste fino de um modelo DistilBERT para a tarefa de classificação multirótulo	Dhaval Taunk
Fine-tuning do ALBERT para classificação de pares de frases	Como ajustar finamente um modelo ALBERT ou outro modelo baseado em BERT para a tarefa de classificação de pares de sentenças	Nadir El Manouzi
Fine-tune Roberta para análise de sentimento	Como fazer o fine-tuning de um modelo Roberta para análise de sentimento	Dhaval Taunk
Avaliando modelos de geração de perguntas	Quão precisas são as respostas às perguntas geradas pelo seu modelo de transformer seq2seq?	Pascal Zoleko
Use o BERT para sumarização encoder-decoder no CNN/Dailymail	Como fazer o warm-start de um EncoderDecoderModel com um checkpoint google-bert/bert-base-uncased para sumarização no CNN/Dailymail	Patrick von Platen
Aproveite o RoBERTa para sumarização encoder-decoder no BBC XSum	Como iniciar o treinamento de um EncoderDecoderModel compartilhado a partir de um checkpoint FacebookAI/roberta-base para sumarização em BBC/XSum	Patrick von Platen
Fine-tuning do TAPAS em Question Answering Sequencial (SQA)	Como fazer o ajuste fino de TapasForQuestionAnswering com um checkpoint tapas-base no conjunto de dados Sequential Question Answering (SQA)	Niels Rogge
Avaliar o TAPAS em Verificação de Fatos em Tabelas (TabFact)	Como avaliar um TapasForSequenceClassification ajustado com um checkpoint tapas-base-finetuned-tabfact usando uma combinação das bibliotecas 🤗 datasets e 🤗 transformers	Niels Rogge
Ajuste fino do mBART para tradução	Como fazer o ajuste fino do mBART usando o Seq2SeqTrainer para tradução do hindi para o inglês	Vasudev Gupta
Fine-tune o LayoutLM no FUNSD (um conjunto de dados para compreensão de formulários)	Como fazer o ajuste fino de LayoutLMForTokenClassification no conjunto de dados FUNSD para extração de informações de documentos digitalizados	Niels Rogge
Fine-tune DistilGPT2 e gere texto	Como fazer o ajuste fino do DistilGPT2 e gerar texto	Aakash Tripathi
Fine-tune o LED em até 8K tokens	Como fazer o ajuste fino do LED no pubmed para sumarização de longo alcance	Patrick von Platen
Avaliar LED no Arxiv	Como avaliar eficazmente o LED em resumos de longo alcance	Patrick von Platen
Fine-tune o LayoutLM no RVL-CDIP (um conjunto de dados de classificação de imagens de documentos)	Como fazer o ajuste fino de LayoutLMForSequenceClassification no conjunto de dados RVL-CDIP para classificação de documentos digitalizados	Niels Rogge
Decodificação CTC do Wav2Vec2 com ajuste GPT2	Como decodificar uma sequência CTC com ajuste de modelo de linguagem	Eric Lam
Fine-tune BART para sumarização em dois idiomas com a classe Trainer	Como fazer o ajuste fino do BART para sumarização em dois idiomas com a classe Trainer	Eliza Szczechla
Avaliar o Big Bird no Trivia QA	Como avaliar o BigBird em perguntas e respostas sobre documentos longos no Trivia QA	Patrick von Platen
Criar legendas de vídeo usando Wav2Vec2	Como criar legendas para o YouTube a partir de qualquer vídeo transcrevendo o áudio com Wav2Vec	Niklas Muennighoff
Fine-tune o Vision Transformer no CIFAR-10 usando PyTorch Lightning	Como fazer o ajuste fino do Vision Transformer (ViT) no CIFAR-10 usando HuggingFace Transformers, Datasets e PyTorch Lightning	Niels Rogge
Fine-tune o Vision Transformer no CIFAR-10 usando o 🤗 Trainer	Como fazer o ajuste fino do Vision Transformer (ViT) no CIFAR-10 usando HuggingFace Transformers, Datasets e o 🤗 Trainer	Niels Rogge
Avaliar o LUKE no Open Entity, um conjunto de dados de tipagem de entidades	Como avaliar o LukeForEntityClassification no conjunto de dados Open Entity	Ikuya Yamada
Avaliar o LUKE no TACRED, um conjunto de dados de extração de relações	Como avaliar o LukeForEntityPairClassification no conjunto de dados TACRED	Ikuya Yamada
Avalie o LUKE no CoNLL-2003, um benchmark importante de NER	Como avaliar LukeForEntitySpanClassification no conjunto de dados CoNLL-2003	Ikuya Yamada
Avaliar o BigBird-Pegasus no conjunto de dados PubMed	Como avaliar BigBirdPegasusForConditionalGeneration no conjunto de dados PubMed	Vasudev Gupta
Classificação de Emoção em Fala com Wav2Vec2	Como aproveitar um modelo Wav2Vec2 pré-treinado para Classificação de Emoções no conjunto de dados MEGA	Mehrdad Farahani
Detectar objetos em uma imagem com DETR	Como usar um modelo DetrForObjectDetection treinado para detectar objetos em uma imagem e visualizar a atenção	Niels Rogge
Fine-tuning do DETR em um conjunto de dados personalizado de detecção de objetos	Como fazer o ajuste fino de DetrForObjectDetection em um conjunto de dados personalizado de detecção de objetos	Niels Rogge
Ajuste fino do T5 para Reconhecimento de Entidades Nomeadas	Como fazer o ajuste fino de T5 em uma tarefa de Reconhecimento de Entidades Nomeadas	Ogundepo Odunayo
Fine-tuning de LLMs de código aberto usando QLoRA com MLflow e PEFT	Como usar QLoRA e PEFT para fazer o ajuste fino de um LLM de forma eficiente em memória, enquanto usa MLflow para gerenciar o rastreamento de experimentos	Yuki Watanabe