import{s as hl,o as gl}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as vl,i as kl,g as f,s as c,r as M,A as Tl,h as b,f as o,c as m,j as _l,u as $,x as _,k as Ml,y as wl,a,v as y,t as p,b as je,d as u,w as h,p as Ce}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{Y as $l}from"../chunks/Youtube.1e50a667.js";import{C as k}from"../chunks/CodeBlock.4e987730.js";import{D as yl}from"../chunks/DocNotebookDropdown.efc1fb7c.js";import{F as Jl}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.8d4d4ab6.js";import{H as Re,E as jl}from"../chunks/getInferenceSnippets.24b50994.js";function Cl(d){let l,n;return l=new yl({props:{classNames:"absolute z-10 right-0 top-0",options:[{label:"Google Colab",value:"https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/chapter2/section3_tf.ipynb"},{label:"Aws Studio",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/chapter2/section3_tf.ipynb"}]}}),{c(){M(l.$$.fragment)},l(t){$(l.$$.fragment,t)},m(t,s){y(l,t,s),n=!0},i(t){n||(u(l.$$.fragment,t),n=!0)},o(t){p(l.$$.fragment,t),n=!1},d(t){h(l,t)}}}function zl(d){let l,n;return l=new yl({props:{classNames:"absolute z-10 right-0 top-0",options:[{label:"Google Colab",value:"https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/chapter2/section3_pt.ipynb"},{label:"Aws Studio",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/chapter2/section3_pt.ipynb"}]}}),{c(){M(l.$$.fragment)},l(t){$(l.$$.fragment,t)},m(t,s){y(l,t,s),n=!0},i(t){n||(u(l.$$.fragment,t),n=!0)},o(t){p(l.$$.fragment,t),n=!1},d(t){h(l,t)}}}function Ul(d){let l,n;return l=new $l({props:{id:"d3JVgghSOew"}}),{c(){M(l.$$.fragment)},l(t){$(l.$$.fragment,t)},m(t,s){y(l,t,s),n=!0},i(t){n||(u(l.$$.fragment,t),n=!0)},o(t){p(l.$$.fragment,t),n=!1},d(t){h(l,t)}}}function Zl(d){let l,n;return l=new $l({props:{id:"AhChOFRegn4"}}),{c(){M(l.$$.fragment)},l(t){$(l.$$.fragment,t)},m(t,s){y(l,t,s),n=!0},i(t){n||(u(l.$$.fragment,t),n=!0)},o(t){p(l.$$.fragment,t),n=!1},d(t){h(l,t)}}}function Bl(d){let l,n="In questa sezione vedremo da vicino come creare e usare un modello. Utilizzeremo la classe <code>TFAutoModel</code>, utile quando si vuole istanziare qualsiasi modello da un checkpoint.",t,s,g="La classe <code>TFAutoModel</code> e tutti i suoi derivati sono in realtà semplici involucri dell’ampia varietà di modelli disponibili nella libreria. Si tratta di un involucro intelligente, in quanto è in grado di indovinare automaticamente l’architettura del modello appropriata per il checkpoint e successivamente di istanziare un modello con questa architettura.";return{c(){l=f("p"),l.innerHTML=n,t=c(),s=f("p"),s.innerHTML=g},l(r){l=b(r,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(l)!=="svelte-1nr4ju2"&&(l.innerHTML=n),t=m(r),s=b(r,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(s)!=="svelte-1s4n6v8"&&(s.innerHTML=g)},m(r,v){a(r,l,v),a(r,t,v),a(r,s,v)},d(r){r&&(o(l),o(t),o(s))}}}function Il(d){let l,n="In questa sezione vedremo da vicino come creare e usare un modello. Utilizzeremo la classe <code>AutoModel</code>, utile quando si vuole istanziare qualsiasi modello da un checkpoint.",t,s,g="La classe <code>AutoModel</code> e tutti i suoi derivati sono in realtà semplici involucri dell’ampia varietà di modelli disponibili nella libreria. Si tratta di un involucro intelligente, in quanto è in grado di indovinare automaticamente l’architettura del modello appropriata per il checkpoint e successivamente di istanziare un modello con questa architettura.";return{c(){l=f("p"),l.innerHTML=n,t=c(),s=f("p"),s.innerHTML=g},l(r){l=b(r,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(l)!=="svelte-ntfp38"&&(l.innerHTML=n),t=m(r),s=b(r,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(s)!=="svelte-7jknq"&&(s.innerHTML=g)},m(r,v){a(r,l,v),a(r,t,v),a(r,s,v)},d(r){r&&(o(l),o(t),o(s))}}}function Wl(d){let l,n;return l=new k({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEJlcnRDb25maWclMkMlMjBURkJlcnRNb2RlbCUwQSUwQSUyMyUyMENyZWF6aW9uZSUyMGRlbGxhJTIwY29uZmlndXJhemlvbmUlMEFjb25maWclMjAlM0QlMjBCZXJ0Q29uZmlnKCklMEElMEElMjMlMjBDcmVhcmUlMjBpbCUyMG1vZGVsbG8lMjBkYWxsYSUyMGNvbmZpZ3VyYXppb25lJTBBbW9kZWwlMjAlM0QlMjBURkJlcnRNb2RlbChjb25maWcp",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> BertConfig, TFBertModel

<span class="hljs-comment"># Creazione della configurazione</span>
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<span class="hljs-comment"># Creare il modello dalla configurazione</span>
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<span class="hljs-comment"># Il modello è inizializzato in modo casuale!</span>`,wrap:!1}}),{c(){M(l.$$.fragment)},l(t){$(l.$$.fragment,t)},m(t,s){y(l,t,s),n=!0},i(t){n||(u(l.$$.fragment,t),n=!0)},o(t){p(l.$$.fragment,t),n=!1},d(t){h(l,t)}}}function Rl(d){let l,n,t,s="Come abbiamo visto in precedenza, possiamo sostituire <code>TFBertModel</code> con la classe equivalente <code>TFAutoModel</code>. Lo faremo d’ora in poi, perché in questo modo si ottiene un codice cosiddetto “checkpoint-agnostic”; se il codice funziona per un checkpoint, dovrebbe funzionare senza problemi anche con un altro. Questo vale anche se l’architettura è diversa, purché il checkpoint sia stato addestrato per un compito simile (per esempio, un compito di sentiment analysis).",g;return l=new k({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFRGQmVydE1vZGVsJTBBJTBBbW9kZWwlMjAlM0QlMjBURkJlcnRNb2RlbC5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyYmVydC1iYXNlLWNhc2VkJTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> TFBertModel

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</span>
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<span class="hljs-built_in">config</span>.<span class="hljs-keyword">json </span>model.safetensors`,wrap:!1}}),{c(){M(l.$$.fragment)},l(t){$(l.$$.fragment,t)},m(t,s){y(l,t,s),n=!0},i(t){n||(u(l.$$.fragment,t),n=!0)},o(t){p(l.$$.fragment,t),n=!1},d(t){h(l,t)}}}function Nl(d){let l,n="Il file <em>tf_model.h5</em> è noto come <em>state dictionary</em>; contiene tutti i pesi del modello. I due file vanno di pari passo: la configurazione è necessaria per conoscere l’architettura del modello, mentre i pesi del modello sono i suoi parametri.";return{c(){l=f("p"),l.innerHTML=n},l(t){l=b(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(l)!=="svelte-7o1k9f"&&(l.innerHTML=n)},m(t,s){a(t,l,s)},d(t){t&&o(l)}}}function Ll(d){let l,n="Il file <em>model.safetensors</em> è noto come <em>state dictionary</em>; contiene tutti i pesi del modello. I due file vanno di pari passo: la configurazione è necessaria per conoscere l’architettura del modello, mentre i pesi del modello sono i suoi parametri.";return{c(){l=f("p"),l.innerHTML=n},l(t){l=b(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(l)!=="svelte-13ve7mc"&&(l.innerHTML=n)},m(t,s){a(t,l,s)},d(t){t&&o(l)}}}function Ql(d){let l,n;return l=new k({props:{code:"aW1wb3J0JTIwdGVuc29yZmxvdyUyMGFzJTIwdGYlMEElMEFtb2RlbF9pbnB1dHMlMjAlM0QlMjB0Zi5jb25zdGFudChlbmNvZGVkX3NlcXVlbmNlcyk=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">import</span> tensorflow <span class="hljs-keyword">as</span> tf

model_inputs = tf.constant(encoded_sequences)`,wrap:!1}}),{c(){M(l.$$.fragment)},l(t){$(l.$$.fragment,t)},m(t,s){y(l,t,s),n=!0},i(t){n||(u(l.$$.fragment,t),n=!0)},o(t){p(l.$$.fragment,t),n=!1},d(t){h(l,t)}}}function Al(d){let l,n;return l=new k({props:{code:"aW1wb3J0JTIwdG9yY2glMEElMEFtb2RlbF9pbnB1dHMlMjAlM0QlMjB0b3JjaC50ZW5zb3IoZW5jb2RlZF9zZXF1ZW5jZXMp",highlighted:`<span class="hljs-keyword">import</span> torch

model_inputs = torch.tensor(encoded_sequences)`,wrap:!1}}),{c(){M(l.$$.fragment)},l(t){$(l.$$.fragment,t)},m(t,s){y(l,t,s),n=!0},i(t){n||(u(l.$$.fragment,t),n=!0)},o(t){p(l.$$.fragment,t),n=!1},d(t){h(l,t)}}}function Sl(d){let l,n,t,s,g,r,v,qe,T,w,ze,J,j,Ue,Ze,q,Zt="Tuttavia, se si conosce il tipo di modello che si vuole utilizzare, si può usare direttamente la classe che ne definisce l’architettura. Vediamo come funziona con un modello BERT.",He,H,Ne,N,Bt="La prima cosa da fare per inizializzare un modello BERT è caricare un oggetto di configurazione:",Le,C,z,Be,L,It="La configurazione contiene molti attributi che vengono utilizzati per costruire il modello:",Qe,Q,Ae,A,Se,S,Wt="Anche se non si è ancora visto cosa fanno tutti questi attributi, se ne dovrebbero riconoscere alcuni: l’attributo <code>hidden_size</code> definisce la dimensione del vettore <code>hidden_states</code>, e l’attributo <code>num_hidden_layers</code> definisce il numero di livelli del modello Transformer.",Xe,X,Fe,F,Et="La creazione di un modello dalla configurazione predefinita lo inizializza con valori casuali:",Pe,U,Z,Ie,P,xt="Il modello può essere utilizzato in questo stato, ma produrrà risultati incomprensibili; è necessario addestrarlo prima.",Ye,Y,Vt='Potremmo addestrare il modello da zero sul compito da svolgere, ma come si è visto in <a href="/course/chapter1">Capitolo 1</a>, questo richiederebbe molto tempo e molti dati, oltre ad avere un impatto ambientale non trascurabile. Per evitare sforzi inutili, è indispensabile poter condividere e riutilizzare modelli già addestrati.',De,D,Rt="Caricare un modello Transformer già addestrato è semplice: lo si può fare usando il metodo <code>from_pretrained()</code>:",Oe,B,I,We,O,Gt='Nell’esempio di codice precedente non abbiamo usato <code>BertConfig</code> e abbiamo invece caricato un modello pre-addestrato tramite l’identificatore <code>bert-base-cased</code>. Si tratta di un checkpoint che è stato addestrato dagli stessi autori di BERT; si possono trovare maggiori dettagli su di esso nella sua <a href="https://huggingface.co/bert-base-cased" rel="nofollow">scheda modello</a>.',Ke,K,qt="Questo modello è ora inizializzato con tutti i pesi del checkpoint. Può essere utilizzato direttamente per effettuare inferenza sui compiti su cui è stato addestrato e può anche essere messo adattato ad un nuovo compito, tramite il fine tuning. Allenandosi con i pesi pre-addestrati piuttosto che partendo da zero, si possono ottenere rapidamente buoni risultati.",et,ee,Ht="I pesi sono stati scaricati e messi in cache (in modo che le future chiamate al metodo <code>from_pretrained()</code> non li scarichino di nuovo) nella cartella della cache, che per impostazione predefinita è <em>~/.cache/huggingface/transformers</em>. È possibile personalizzare la cartella della cache impostando la variabile d’ambiente <code>HF_HOME</code>.",tt,te,Nt='L’identificatore usato per caricare il modello può essere l’identificatore di qualsiasi modello presente nel Model Hub, purché sia compatibile con l’architettura del BERT. L’elenco completo dei checkpoint BERT disponibili è disponibile <a href="https://huggingface.co/models?filter=bert" rel="nofollow">qui</a>.',lt,le,it,ie,Lt="Saving a model is as easy as loading one — we use the <code>save_pretrained()</code> method, which is analogous to the <code>from_pretrained()</code> method:",nt,ne,ot,oe,Qt="In questo modo si salvano due file sul disco:",at,W,E,Ee,ae,At="Se si dà un’occhiata al file <em>config.json</em>, si riconoscono gli attributi necessari per costruire l’architettura del modello. Questo file contiene anche alcuni metadati, come l’origine del checkpoint e la versione di 🤗 Transformers utilizzata al momento dell’ultimo salvataggio del checkpoint.",st,xe,se,rt,re,St="Ora che si sa come caricare e salvare un modello, proviamo a usarlo per fare delle previsioni. I modelli di trasformatori possono elaborare solo numeri - numeri generati dal tokenizer. Ma prima di parlare dei tokenizer, analizziamo quali sono gli input accettati dal modello.",ct,ce,Xt="I tokenizer possono occuparsi di effettuare il casting degli input nei tensori del framework appropriato, ma per aiutarti a capire cosa sta succedendo, daremo una rapida occhiata a ciò che deve essere fatto prima di inviare gli input al modello.",mt,me,Ft="Supponiamo di avere un paio di sequenze:",pt,pe,ut,ue,Pt="The tokenizer converts these to vocabulary indices which are typically called <em>input IDs</em>. Each sequence is now a list of numbers! The resulting output is:",dt,de,ft,fe,Yt="Si tratta di una lista di sequenze codificate: una lista di liste. I tensori accettano solo forme rettangolari (si pensi alle matrici). Questo “array” è già di forma rettangolare, quindi convertirlo in un tensore è facile:",bt,x,V,Ve,be,_t,_e,Dt="Utilizzare i tensori con il modello è estremamente semplice: basta chiamare il modello con gli input:",Mt,Me,$t,$e,Ot="Il modello accetta molti argomenti diversi, ma solo gli ID degli ingressi sono necessari. Spiegheremo in seguito cosa fanno gli altri argomenti e quando sono necessari, ma prima dobbiamo dare un’occhiata più da vicino ai tokenizer che costruiscono gli input che un modello Transformer può comprendere.",yt,ye,ht,Ge,gt;g=new Jl({props:{fw:d[0]}}),v=new Re({props:{title:"Models",local:"models",headingTag:"h1"}});const Kt=[zl,Cl],he=[];function el(e,i){return e[0]==="pt"?0:1}T=el(d),w=he[T]=Kt[T](d);const tl=[Zl,Ul],ge=[];function ll(e,i){return e[0]==="pt"?0:1}J=ll(d),j=ge[J]=tl[J](d);function il(e,i){return e[0]==="pt"?Il:Bl}let vt=il(d),R=vt(d);H=new Re({props:{title:"Creare un trasformatore",local:"creare-un-trasformatore",headingTag:"h2"}});const nl=[El,Wl],ve=[];function ol(e,i){return e[0]==="pt"?0:1}C=ol(d),z=ve[C]=nl[C](d),Q=new k({props:{code:"cHJpbnQoY29uZmlnKQ==",highlighted:'<span class="hljs-built_in">print</span>(config)',wrap:!1}}),A=new k({props:{code:"QmVydENvbmZpZyUyMCU3QiUwQSUyMCUyMCU1Qi4uLiU1RCUwQSUyMCUyMCUyMmhpZGRlbl9zaXplJTIyJTNBJTIwNzY4JTJDJTBBJTIwJTIwJTIyaW50ZXJtZWRpYXRlX3NpemUlMjIlM0ElMjAzMDcyJTJDJTBBJTIwJTIwJTIybWF4X3Bvc2l0aW9uX2VtYmVkZGluZ3MlMjIlM0ElMjA1MTIlMkMlMEElMjAlMjAlMjJudW1fYXR0ZW50aW9uX2hlYWRzJTIyJTNBJTIwMTIlMkMlMEElMjAlMjAlMjJudW1faGlkZGVuX2xheWVycyUyMiUzQSUyMDEyJTJDJTBBJTIwJTIwJTVCLi4uJTVEJTBBJTdE",highlighted:`BertConfig {
  [...]
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}`,wrap:!1}}),X=new Re({props:{title:"Diversi metodi di caricamento",local:"diversi-metodi-di-caricamento",headingTag:"h3"}});const al=[Vl,xl],ke=[];function sl(e,i){return e[0]==="pt"?0:1}U=sl(d),Z=ke[U]=al[U](d);const rl=[Gl,Rl],Te=[];function cl(e,i){return e[0]==="pt"?0:1}B=cl(d),I=Te[B]=rl[B](d),le=new Re({props:{title:"Metodi di salvataggio",local:"metodi-di-salvataggio",headingTag:"h3"}}),ne=new k({props:{code:"bW9kZWwuc2F2ZV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMmRpcmVjdG9yeV9vbl9teV9jb21wdXRlciUyMik=",highlighted:'model.save_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;directory_on_my_computer&quot;</span>)',wrap:!1}});const ml=[Hl,ql],we=[];function pl(e,i){return e[0]==="pt"?0:1}W=pl(d),E=we[W]=ml[W](d);function ul(e,i){return e[0]==="pt"?Ll:Nl}let kt=ul(d),G=kt(d);se=new Re({props:{title:"Using a Transformer model for inference",local:"using-a-transformer-model-for-inference",headingTag:"h2"}}),pe=new k({props:{code:"c2VxdWVuY2VzJTIwJTNEJTIwJTVCJTIySGVsbG8hJTIyJTJDJTIwJTIyQ29vbC4lMjIlMkMlMjAlMjJOaWNlISUyMiU1RA==",highlighted:'sequences = [<span class="hljs-string">&quot;Hello!&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;Cool.&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;Nice!&quot;</span>]',wrap:!1}}),de=new k({props:{code:"ZW5jb2RlZF9zZXF1ZW5jZXMlMjAlM0QlMjAlNUIlMEElMjAlMjAlMjAlMjAlNUIxMDElMkMlMjA3NTkyJTJDJTIwOTk5JTJDJTIwMTAyJTVEJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTVCMTAxJTJDJTIwNDY1OCUyQyUyMDEwMTIlMkMlMjAxMDIlNUQlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjAlNUIxMDElMkMlMjAzODM1JTJDJTIwOTk5JTJDJTIwMTAyJTVEJTJDJTBBJTVE",highlighted:`encoded_sequences = [
    [<span class="hljs-number">101</span>, <span class="hljs-number">7592</span>, <span class="hljs-number">999</span>, <span class="hljs-number">102</span>],
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