import{s as G,n as N,o as Y}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as J,i as K,g as l,s,r as E,A as V,h as u,f as a,c as r,j as U,u as k,x as C,k as B,y as W,a as n,v as A,d as j,t as z,w as D}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as X}from"../chunks/CourseFloatingBanner.15ba07e6.js";import{H as Z}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";import{E as ee}from"../chunks/EditOnGithub.9958bcdc.js";function te(Q){let i,b,v,g,o,y,m,x,p,S='En el <a href="/course/chapter3">Capítulo 3</a> tuviste tu primer acercamiento a la librería 🤗 Datasets y viste que existían 3 pasos principales para ajustar un modelo:',H,c,F="<li>Cargar un conjunto de datos del Hub de Hugging Face.</li> <li>Preprocesar los datos con <code>Dataset.map()</code>.</li> <li>Cargar y calcular métricas.</li>",L,d,I="¡Esto es apenas el principio de lo que 🤗 Datasets puede hacer! En este capítulo vamos a estudiar a profundidad esta librería y responderemos las siguientes preguntas:",w,f,O="<li>¿Qué hacer cuando tu dataset no está en el Hub?</li> <li>¿Cómo puedes subdividir tu dataset? (¿Y qué hacer si <em>realmente</em> necesitas usar Pandas?)</li> <li>¿Qué hacer cuando tu dataset es enorme y consume toda la RAM de tu computador?</li> <li>¿Qué es la proyección en memoria (<em>memory mapping</em>) y Apache Arrow?</li> <li>¿Cómo puedes crear tu propio dataset y subirlo al Hub?</li>",M,h,R='Las técnicas que aprenderás aquí te van a preparar para las tareas de <em>tokenización</em> avanzada y ajuste que verás en el <a href="/course/chapter6">Capítulo 6</a> y el <a href="/course/chapter7">Capítulo 7</a>. ¡Así que ve por un café y arranquemos!',P,$,q,_,T;return o=new Z({props:{title:"Introducción",local:"introducción",headingTag:"h1"}}),m=new X({props:{chapter:5,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),$=new ee({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/es/chapter5/1.mdx"}}),{c(){i=l("meta"),b=s(),v=l("p"),g=s(),E(o.$$.fragment),y=s(),E(m.$$.fragment),x=s(),p=l("p"),p.innerHTML=S,H=s(),c=l("ol"),c.innerHTML=F,L=s(),d=l("p"),d.textContent=I,w=s(),f=l("ul"),f.innerHTML=O,M=s(),h=l("p"),h.innerHTML=R,P=s(),E($.$$.fragment),q=s(),_=l("p"),this.h()},l(e){const t=V("svelte-u9bgzb",document.head);i=u(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(a),b=r(e),v=u(e,"P",{}),U(v).forEach(a),g=r(e),k(o.$$.fragment,e),y=r(e),k(m.$$.fragment,e),x=r(e),p=u(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(p)!=="svelte-r9wann"&&(p.innerHTML=S),H=r(e),c=u(e,"OL",{"data-svelte-h":!0}),C(c)!=="svelte-6qtf1k"&&(c.innerHTML=F),L=r(e),d=u(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(d)!=="svelte-4tsahr"&&(d.textContent=I),w=r(e),f=u(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),C(f)!=="svelte-1tkxm3w"&&(f.innerHTML=O),M=r(e),h=u(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),C(h)!=="svelte-kuvkj8"&&(h.innerHTML=R),P=r(e),k($.$$.fragment,e),q=r(e),_=u(e,"P",{}),U(_).forEach(a),this.h()},h(){B(i,"name","hf:doc:metadata"),B(i,"content",ae)},m(e,t){W(document.head,i),n(e,b,t),n(e,v,t),n(e,g,t),A(o,e,t),n(e,y,t),A(m,e,t),n(e,x,t),n(e,p,t),n(e,H,t),n(e,c,t),n(e,L,t),n(e,d,t),n(e,w,t),n(e,f,t),n(e,M,t),n(e,h,t),n(e,P,t),A($,e,t),n(e,q,t),n(e,_,t),T=!0},p:N,i(e){T||(j(o.$$.fragment,e),j(m.$$.fragment,e),j($.$$.fragment,e),T=!0)},o(e){z(o.$$.fragment,e),z(m.$$.fragment,e),z($.$$.fragment,e),T=!1},d(e){e&&(a(b),a(v),a(g),a(y),a(x),a(p),a(H),a(c),a(L),a(d),a(w),a(f),a(M),a(h),a(P),a(q),a(_)),a(i),D(o,e),D(m,e),D($,e)}}}const ae='{"title":"Introducción","local":"introducción","sections":[],"depth":1}';function ne(Q){return Y(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class oe extends J{constructor(i){super(),K(this,i,ne,te,G,{})}}export{oe as component};
