Hugging Face for Natural Language Processing (NLP) Training Course

Giới thiệu

• Tổng quan về NLP và các ứng dụng của nó
• Giới thiệu về Hugging Face và các tính năng chính của nó

Thiết lập môi trường làm việc

• Cài đặt và cấu hình Hugging Face

Hiểu thư viện Hugging Face Transformers và các Mô hình Transformer

• Khám phá cấu trúc và chức năng của thư viện Transformers
• Tổng quan về các mô hình Transformer khác nhau có sẵn trong Hugging Face

Sử dụng Hugging Face Transformers

• Tải và sử dụng các mô hình được huấn luyện trước
• Áp dụng Transformers cho các tác vụ NLP khác nhau

Fine-Tuning một Mô hình được Huấn luyện trước

• Chuẩn bị tập dữ liệu để tinh chỉnh
• Tinh chỉnh mô hình Transformer trên một tác vụ cụ thể

Chia sẻ Mô hình và Tokenizer

• Xuất và chia sẻ các mô hình đã huấn luyện
• Sử dụng tokenizer để xử lý văn bản

Khám phá Thư viện Datasets của Hugging Face

• Tổng quan về thư viện Datasets trong Hugging Face
• Access và sử dụng các tập dữ liệu hiện có

Khám phá Thư viện Tokenizers của Hugging Face

• Hiểu các kỹ thuật tokenization và tầm quan trọng của chúng
• Tận dụng tokenizer từ Hugging Face

Thực hiện các Tác vụ NLP Cổ điển

• Triển khai các tác vụ NLP phổ biến bằng cách sử dụng Hugging Face
• Phân loại văn bản, phân tích tình cảm, nhận dạng thực thể được đặt tên, v.v.

Tận dụng Mô hình Transformer để Giải quyết các Tác vụ trong Xử lý Ngôn ngữ và Computer Vision

• Mở rộng việc sử dụng Transformers vượt ra ngoài các tác vụ dựa trên văn bản
• Áp dụng Transformers cho các tác vụ liên quan đến giọng nói và hình ảnh

Khắc phục sự cố và Gỡ lỗi

• Các vấn đề và thách thức phổ biến khi làm việc với Hugging Face
• Các kỹ thuật để khắc phục sự cố và gỡ lỗi

Xây dựng và Chia sẻ Bản Demo Mô hình của Bạn

• Thiết kế và tạo bản demo mô hình tương tác
• Chia sẻ và giới thiệu các mô hình của bạn một cách hiệu quả

Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo

• Tóm tắt các khái niệm và kỹ thuật chính đã học
• Hướng dẫn khám phá thêm và các nguồn tài nguyên để tiếp tục học tập