import{s as X,n as Y,o as Q}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as O,i as V,g as i,s as a,r as B,A as K,h as p,f as s,c as l,j as Z,u as E,x as w,k as D,y as tt,a as n,v as H,d as W,t as L,w as k}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{C as et}from"../chunks/CodeBlock.4baef5d7.js";import{H as st,E as nt}from"../chunks/getInferenceSnippets.ba5f4cd0.js";function at(F){let o,$,_,g,r,I,m,A=`В этом разделе мы изучили сложности дообучения моделей ASR, признавая необходимость времени и ресурсов для дообучения модели, такой как Whisper
(даже с небольшой контрольной точкой), на новом языке. Чтобы предоставить вам практический опыт, мы разработали упражнение, которое поможет вам пройти
через процесс дообучения модели ASR с использованием небольшого набора данных. Основная цель этого упражнения - больше помочь вам ознакомиться с процессом
дообучения, чем стремиться к результатам на уровне продакшн-решений. Мы специально установили низкий показатель метрики, чтобы даже при ограниченных
ресурсах вы могли успешно его достичь.`,C,u,S="Инструкции:",M,c,G="<li>Дообучите модель <code>”openai/whisper-tiny”</code>, используя американский английский (“en-US”) поднабор набора данных <code>”PolyAI/minds14”</code>.</li> <li>Используйте первые <strong>450 примеров для обучения</strong>, остальные для оценки. Убедитесь, что вы установили <code>num_proc=1</code> при предварительной обработке набора данных с использованием метода <code>.map</code> (это обеспечит правильную отправку вашей модели для оценки).</li> <li>Для оценки модели используйте метрики <code>wer</code> и <code>wer_ortho</code>, как описано в данном уроке. Однако <em>не</em> преобразуйте метрику в проценты, умножая на 100 (например, если WER равен 42%, мы ожидаем увидеть значение 0.42 в этом упражнении).</li>",x,d,N="После того как вы проведете тонкую настройку модели, убедитесь, что загрузили ее на 🤗 Hugging Face Hub с использованием следующих параметров (<code>kwargs</code>):",v,f,b,T,R="Вы успешно завершите это задание, если показатель WER (<code>wer</code>) вашей нормализованный вашей будет ниже <strong>0.37</strong>.",q,J,z="Не стесняйтесь создать демо вашей модели и поделиться ею в Discord! Если у вас возникнут вопросы, задайте их в канале #audio-study-group.",j,h,P,y,U;return r=new st({props:{title:"Практическое занятие",local:"практическое-занятие",headingTag:"h1"}}),f=new et({props:{code:"a3dhcmdzJTIwJTNEJTIwJTdCJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIyZGF0YXNldF90YWdzJTIyJTNBJTIwJTIyUG9seUFJJTJGbWluZHMxNCUyMiUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMmZpbmV0dW5lZF9mcm9tJTIyJTNBJTIwJTIyb3BlbmFpJTJGd2hpc3Blci10aW55JTIyJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIydGFza3MlMjIlM0ElMjAlMjJhdXRvbWF0aWMtc3BlZWNoLXJlY29nbml0aW9uJTIyJTJDJTBBJTdE",highlighted:`<span class="hljs-attribute">kwargs</span> = {
     <span class="hljs-string">&quot;dataset_tags&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;PolyAI/minds14&quot;</span>,
    <span class="hljs-string">&quot;finetuned_from&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;openai/whisper-tiny&quot;</span>,
    <span class="hljs-string">&quot;tasks&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;automatic-speech-recognition&quot;</span>,
}`,wrap:!1}}),h=new nt({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter5/hands_on.mdx"}}),{c(){o=i("meta"),$=a(),_=i("p"),g=a(),B(r.$$.fragment),I=a(),m=i("p"),m.textContent=A,C=a(),u=i("p"),u.textContent=S,M=a(),c=i("ul"),c.innerHTML=G,x=a(),d=i("p"),d.innerHTML=N,v=a(),B(f.$$.fragment),b=a(),T=i("p"),T.innerHTML=R,q=a(),J=i("p"),J.textContent=z,j=a(),B(h.$$.fragment),P=a(),y=i("p"),this.h()},l(t){const e=K("svelte-u9bgzb",document.head);o=p(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(s),$=l(t),_=p(t,"P",{}),Z(_).forEach(s),g=l(t),E(r.$$.fragment,t),I=l(t),m=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(m)!=="svelte-7loeex"&&(m.textContent=A),C=l(t),u=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(u)!=="svelte-4txmkp"&&(u.textContent=S),M=l(t),c=p(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),w(c)!=="svelte-zngkuf"&&(c.innerHTML=G),x=l(t),d=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(d)!=="svelte-1bj31u"&&(d.innerHTML=N),v=l(t),E(f.$$.fragment,t),b=l(t),T=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(T)!=="svelte-3s2esv"&&(T.innerHTML=R),q=l(t),J=p(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),w(J)!=="svelte-1156jyq"&&(J.textContent=z),j=l(t),E(h.$$.fragment,t),P=l(t),y=p(t,"P",{}),Z(y).forEach(s),this.h()},h(){D(o,"name","hf:doc:metadata"),D(o,"content",lt)},m(t,e){tt(document.head,o),n(t,$,e),n(t,_,e),n(t,g,e),H(r,t,e),n(t,I,e),n(t,m,e),n(t,C,e),n(t,u,e),n(t,M,e),n(t,c,e),n(t,x,e),n(t,d,e),n(t,v,e),H(f,t,e),n(t,b,e),n(t,T,e),n(t,q,e),n(t,J,e),n(t,j,e),H(h,t,e),n(t,P,e),n(t,y,e),U=!0},p:Y,i(t){U||(W(r.$$.fragment,t),W(f.$$.fragment,t),W(h.$$.fragment,t),U=!0)},o(t){L(r.$$.fragment,t),L(f.$$.fragment,t),L(h.$$.fragment,t),U=!1},d(t){t&&(s($),s(_),s(g),s(I),s(m),s(C),s(u),s(M),s(c),s(x),s(d),s(v),s(b),s(T),s(q),s(J),s(j),s(P),s(y)),s(o),k(r,t),k(f,t),k(h,t)}}}const lt='{"title":"Практическое занятие","local":"практическое-занятие","sections":[],"depth":1}';function ot(F){return Q(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ut extends O{constructor(o){super(),V(this,o,ot,at,X,{})}}export{ut as component};
