import{s as Ss,o as Ds,n as R}from"../chunks/scheduler.36a0863c.js";import{S as Ks,i as Os,g as j,s as i,r as f,A as ea,h as w,f as n,c,j as Es,u as $,x as T,k as Qs,y as ta,a as l,v as g,d as b,t as h,w as M,m as sa,n as aa}from"../chunks/index.f891bdb2.js";import{T as Qe}from"../chunks/Tip.a8272f7f.js";import{Y as Ps}from"../chunks/Youtube.0cbacd3d.js";import{C as U}from"../chunks/CodeBlock.3ec784ea.js";import{D as na}from"../chunks/DocNotebookDropdown.81c1f0fb.js";import{F as Ee,M as q}from"../chunks/Markdown.7b58822e.js";import{H as Q,E as la}from"../chunks/EditOnGithub.a58e27a9.js";function ra(y){let s,o=`Todos los ejemplos de código presentados en la documentación tienen un botón arriba a la derecha para elegir si quieres ocultar o mostrar el código en Pytorch o TensorFlow.
Si no fuese así, se espera que el código funcione para ambos backends sin ningún cambio.`;return{c(){s=j("p"),s.textContent=o},l(t){s=w(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(s)!=="svelte-ubzhvb"&&(s.textContent=o)},m(t,r){l(t,s,r)},p:R,d(t){t&&n(s)}}}function oa(y){let s,o='Para más detalles acerca del <code>pipeline()</code> y tareas asociadas, consulta la documentación <a href="./main_classes/pipelines">aquí</a>.';return{c(){s=j("p"),s.innerHTML=o},l(t){s=w(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(s)!=="svelte-8qvcir"&&(s.innerHTML=o)},m(t,r){l(t,s,r)},p:R,d(t){t&&n(s)}}}function pa(y){let s,o;return s=new U({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRvcmNo",highlighted:"pip install torch",wrap:!1}}),{c(){f(s.$$.fragment)},l(t){$(s.$$.fragment,t)},m(t,r){g(s,t,r),o=!0},p:R,i(t){o||(b(s.$$.fragment,t),o=!0)},o(t){h(s.$$.fragment,t),o=!1},d(t){M(s,t)}}}function ia(y){let s,o;return s=new q({props:{$$slots:{default:[pa]},$$scope:{ctx:y}}}),{c(){f(s.$$.fragment)},l(t){$(s.$$.fragment,t)},m(t,r){g(s,t,r),o=!0},p(t,r){const m={};r&2&&(m.$$scope={dirty:r,ctx:t}),s.$set(m)},i(t){o||(b(s.$$.fragment,t),o=!0)},o(t){h(s.$$.fragment,t),o=!1},d(t){M(s,t)}}}function ca(y){let s,o;return s=new U({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRlbnNvcmZsb3c=",highlighted:"pip install tensorflow",wrap:!1}}),{c(){f(s.$$.fragment)},l(t){$(s.$$.fragment,t)},m(t,r){g(s,t,r),o=!0},p:R,i(t){o||(b(s.$$.fragment,t),o=!0)},o(t){h(s.$$.fragment,t),o=!1},d(t){M(s,t)}}}function ma(y){let s,o;return s=new q({props:{$$slots:{default:[ca]},$$scope:{ctx:y}}}),{c(){f(s.$$.fragment)},l(t){$(s.$$.fragment,t)},m(t,r){g(s,t,r),o=!0},p(t,r){const m={};r&2&&(m.$$scope={dirty:r,ctx:t}),s.$set(m)},i(t){o||(b(s.$$.fragment,t),o=!0)},o(t){h(s.$$.fragment,t),o=!1},d(t){M(s,t)}}}function ua(y){let s,o="Usa <code>AutoModelForSequenceClassification</code> y [‘AutoTokenizer’] para cargar un modelo preentrenado y un tokenizador asociado (más en un <code>AutoClass</code> debajo):",t,r,m;return r=new U({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIlMkMlMjBBdXRvTW9kZWxGb3JTZXF1ZW5jZUNsYXNzaWZpY2F0aW9uJTBBJTBBbW9kZWwlMjAlM0QlMjBBdXRvTW9kZWxGb3JTZXF1ZW5jZUNsYXNzaWZpY2F0aW9uLmZyb21fcHJldHJhaW5lZChtb2RlbF9uYW1lKSUwQXRva2VuaXplciUyMCUzRCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIuZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKG1vZGVsX25hbWUp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)`,wrap:!1}}),{c(){s=j("p"),s.innerHTML=o,t=i(),f(r.$$.fragment)},l(d){s=w(d,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(s)!=="svelte-1ww6j0w"&&(s.innerHTML=o),t=c(d),$(r.$$.fragment,d)},m(d,k){l(d,s,k),l(d,t,k),g(r,d,k),m=!0},p:R,i(d){m||(b(r.$$.fragment,d),m=!0)},o(d){h(r.$$.fragment,d),m=!1},d(d){d&&(n(s),n(t)),M(r,d)}}}function da(y){let s,o;return s=new q({props:{$$slots:{default:[ua]},$$scope:{ctx:y}}}),{c(){f(s.$$.fragment)},l(t){$(s.$$.fragment,t)},m(t,r){g(s,t,r),o=!0},p(t,r){const m={};r&2&&(m.$$scope={dirty:r,ctx:t}),s.$set(m)},i(t){o||(b(s.$$.fragment,t),o=!0)},o(t){h(s.$$.fragment,t),o=!1},d(t){M(s,t)}}}function fa(y){let s,o="Usa <code>TFAutoModelForSequenceClassification</code> y [‘AutoTokenizer’] para cargar un modelo preentrenado y un tokenizador asociado (más en un <code>TFAutoClass</code> debajo):",t,r,m;return r=new U({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIlMkMlMjBURkF1dG9Nb2RlbEZvclNlcXVlbmNlQ2xhc3NpZmljYXRpb24lMEElMEFtb2RlbCUyMCUzRCUyMFRGQXV0b01vZGVsRm9yU2VxdWVuY2VDbGFzc2lmaWNhdGlvbi5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQobW9kZWxfbmFtZSklMEF0b2tlbml6ZXIlMjAlM0QlMjBBdXRvVG9rZW5pemVyLmZyb21fcHJldHJhaW5lZChtb2RlbF9uYW1lKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoTokenizer, TFAutoModelForSequenceClassification

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)`,wrap:!1}}),{c(){s=j("p"),s.innerHTML=o,t=i(),f(r.$$.fragment)},l(d){s=w(d,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(s)!=="svelte-q5tubc"&&(s.innerHTML=o),t=c(d),$(r.$$.fragment,d)},m(d,k){l(d,s,k),l(d,t,k),g(r,d,k),m=!0},p:R,i(d){m||(b(r.$$.fragment,d),m=!0)},o(d){h(r.$$.fragment,d),m=!1},d(d){d&&(n(s),n(t)),M(r,d)}}}function $a(y){let s,o;return s=new q({props:{$$slots:{default:[fa]},$$scope:{ctx:y}}}),{c(){f(s.$$.fragment)},l(t){$(s.$$.fragment,t)},m(t,r){g(s,t,r),o=!0},p(t,r){const m={};r&2&&(m.$$scope={dirty:r,ctx:t}),s.$set(m)},i(t){o||(b(s.$$.fragment,t),o=!0)},o(t){h(s.$$.fragment,t),o=!1},d(t){M(s,t)}}}function ga(y){let s,o;return s=new U({props:{code:"cHRfYmF0Y2glMjAlM0QlMjB0b2tlbml6ZXIoJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTVCJTIyV2UlMjBhcmUlMjB2ZXJ5JTIwaGFwcHklMjB0byUyMHNob3clMjB5b3UlMjB0aGUlMjAlRjAlOUYlQTQlOTclMjBUcmFuc2Zvcm1lcnMlMjBsaWJyYXJ5LiUyMiUyQyUyMCUyMldlJTIwaG9wZSUyMHlvdSUyMGRvbid0JTIwaGF0ZSUyMGl0LiUyMiU1RCUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMHBhZGRpbmclM0RUcnVlJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwdHJ1bmNhdGlvbiUzRFRydWUlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBtYXhfbGVuZ3RoJTNENTEyJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwcmV0dXJuX3RlbnNvcnMlM0QlMjJwdCUyMiUyQyUwQSk=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>pt_batch = tokenizer(
<span class="hljs-meta">... </span>    [<span class="hljs-string">&quot;We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;We hope you don&#x27;t hate it.&quot;</span>],
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<span class="hljs-meta">... </span>    [<span class="hljs-string">&quot;We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;We hope you don&#x27;t hate it.&quot;</span>],
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<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model_name = <span class="hljs-string">&quot;nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment&quot;</span>
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>pt_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)`,wrap:!1}}),d=new Qe({props:{$$slots:{default:[ya]},$$scope:{ctx:y}}}),u=new U({props:{code:"cHRfb3V0cHV0cyUyMCUzRCUyMHB0X21vZGVsKCoqcHRfYmF0Y2gp",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>pt_outputs = pt_model(**pt_batch)',wrap:!1}}),C=new U({props:{code:"ZnJvbSUyMHRvcmNoJTIwaW1wb3J0JTIwbm4lMEElMEFwdF9wcmVkaWN0aW9ucyUyMCUzRCUyMG5uLmZ1bmN0aW9uYWwuc29mdG1heChwdF9vdXRwdXRzLmxvZ2l0cyUyQyUyMGRpbSUzRC0xKSUwQXByaW50KHB0X3ByZWRpY3Rpb25zKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> torch <span class="hljs-keyword">import</span> nn

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>pt_predictions = nn.functional.softmax(pt_outputs.logits, dim=-<span class="hljs-number">1</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-built_in">print</span>(pt_predictions)
tensor([[<span class="hljs-number">0.0021</span>, <span class="hljs-number">0.0018</span>, <span class="hljs-number">0.0115</span>, <span class="hljs-number">0.2121</span>, <span class="hljs-number">0.7725</span>],
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<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model_name = <span class="hljs-string">&quot;nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment&quot;</span>
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)`,wrap:!1}}),d=new Qe({props:{$$slots:{default:[Ta]},$$scope:{ctx:y}}}),u=new U({props:{code:"dGZfb3V0cHV0cyUyMCUzRCUyMHRmX21vZGVsKHRmX2JhdGNoKQ==",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_outputs = tf_model(tf_batch)',wrap:!1}}),C=new U({props:{code:"aW1wb3J0JTIwdGVuc29yZmxvdyUyMGFzJTIwdGYlMEElMEF0Zl9wcmVkaWN0aW9ucyUyMCUzRCUyMHRmLm5uLnNvZnRtYXgodGZfb3V0cHV0cy5sb2dpdHMlMkMlMjBheGlzJTNELTEpJTBBcHJpbnQodGYubWF0aC5yb3VuZCh0Zl9wcmVkaWN0aW9ucyUyMColMjAxMCoqNCklMjAlMkYlMjAxMCoqNCk=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">import</span> tensorflow <span class="hljs-keyword">as</span> tf

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_predictions = tf.nn.softmax(tf_outputs.logits, axis=-<span class="hljs-number">1</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-built_in">print</span>(tf.math.<span class="hljs-built_in">round</span>(tf_predictions * <span class="hljs-number">10</span>**<span class="hljs-number">4</span>) / <span class="hljs-number">10</span>**<span class="hljs-number">4</span>)
tf.Tensor(
[[<span class="hljs-number">0.0021</span> <span class="hljs-number">0.0018</span> <span class="hljs-number">0.0116</span> <span class="hljs-number">0.2121</span> <span class="hljs-number">0.7725</span>]
 [<span class="hljs-number">0.2084</span> <span class="hljs-number">0.1826</span> <span class="hljs-number">0.1969</span> <span class="hljs-number">0.1755</span>  <span class="hljs-number">0.2365</span>]], shape=(<span class="hljs-number">2</span>, <span class="hljs-number">5</span>), dtype=float32)`,wrap:!1}}),{c(){s=j("p"),s.innerHTML=o,t=i(),f(r.$$.fragment),m=i(),f(d.$$.fragment),k=i(),J=j("p"),J.textContent=Z,x=i(),f(u.$$.fragment),v=i(),W=j("p"),W.innerHTML=H,G=i(),f(C.$$.fragment)},l(p){s=w(p,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(s)!=="svelte-a5lo33"&&(s.innerHTML=o),t=c(p),$(r.$$.fragment,p),m=c(p),$(d.$$.fragment,p),k=c(p),J=w(p,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(J)!=="svelte-1xsw1lh"&&(J.textContent=Z),x=c(p),$(u.$$.fragment,p),v=c(p),W=w(p,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(W)!=="svelte-90e2r5"&&(W.innerHTML=H),G=c(p),$(C.$$.fragment,p)},m(p,_){l(p,s,_),l(p,t,_),g(r,p,_),l(p,m,_),g(d,p,_),l(p,k,_),l(p,J,_),l(p,x,_),g(u,p,_),l(p,v,_),l(p,W,_),l(p,G,_),g(C,p,_),V=!0},p(p,_){const z={};_&2&&(z.$$scope={dirty:_,ctx:p}),d.$set(z)},i(p){V||(b(r.$$.fragment,p),b(d.$$.fragment,p),b(u.$$.fragment,p),b(C.$$.fragment,p),V=!0)},o(p){h(r.$$.fragment,p),h(d.$$.fragment,p),h(u.$$.fragment,p),h(C.$$.fragment,p),V=!1},d(p){p&&(n(s),n(t),n(m),n(k),n(J),n(x),n(v),n(W),n(G)),M(r,p),M(d,p),M(u,p),M(C,p)}}}function va(y){let s,o;return s=new q({props:{$$slots:{default:[_a]},$$scope:{ctx:y}}}),{c(){f(s.$$.fragment)},l(t){$(s.$$.fragment,t)},m(t,r){g(s,t,r),o=!0},p(t,r){const m={};r&2&&(m.$$scope={dirty:r,ctx:t}),s.$set(m)},i(t){o||(b(s.$$.fragment,t),o=!0)},o(t){h(s.$$.fragment,t),o=!1},d(t){M(s,t)}}}function ka(y){let s,o=`Todos los modelos de 🤗 Transformers (PyTorch o TensorFlow) producirán los tensores <em>antes</em> de la función de activación
final (como softmax) porque la función de activación final es comúnmente fusionada con la pérdida.`;return{c(){s=j("p"),s.innerHTML=o},l(t){s=w(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(s)!=="svelte-1yx0z3s"&&(s.innerHTML=o)},m(t,r){l(t,s,r)},p:R,d(t){t&&n(s)}}}function Ja(y){let s,o=`Los outputs del modelo de 🤗 Transformers son dataclasses especiales por lo que sus atributos pueden ser completados en un IDE.
Los outputs del modelo también se comportan como tuplas o diccionarios (e.g., puedes indexar con un entero, un slice o una cadena) en cuyo caso los atributos que son <code>None</code> son ignorados.`;return{c(){s=j("p"),s.innerHTML=o},l(t){s=w(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(s)!=="svelte-ts28l"&&(s.innerHTML=o)},m(t,r){l(t,s,r)},p:R,d(t){t&&n(s)}}}function Za(y){let s,o="Una vez que se haya hecho fine-tuning a tu modelo puedes guardarlo con tu tokenizador usando <code>PreTrainedModel.save_pretrained()</code>:",t,r,m,d,k="Cuando quieras usar el modelo otra vez cárgalo con <code>PreTrainedModel.from_pretrained()</code>:",J,Z,x;return r=new U({props:{code:"cHRfc2F2ZV9kaXJlY3RvcnklMjAlM0QlMjAlMjIuJTJGcHRfc2F2ZV9wcmV0cmFpbmVkJTIyJTBBdG9rZW5pemVyLnNhdmVfcHJldHJhaW5lZChwdF9zYXZlX2RpcmVjdG9yeSklMEFwdF9tb2RlbC5zYXZlX3ByZXRyYWluZWQocHRfc2F2ZV9kaXJlY3Rvcnkp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>pt_save_directory = <span class="hljs-string">&quot;./pt_save_pretrained&quot;</span>
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tokenizer.save_pretrained(pt_save_directory)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>pt_model.save_pretrained(pt_save_directory)`,wrap:!1}}),Z=new U({props:{code:"cHRfbW9kZWwlMjAlM0QlMjBBdXRvTW9kZWxGb3JTZXF1ZW5jZUNsYXNzaWZpY2F0aW9uLmZyb21fcHJldHJhaW5lZCglMjIuJTJGcHRfc2F2ZV9wcmV0cmFpbmVkJTIyKQ==",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>pt_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;./pt_save_pretrained&quot;</span>)',wrap:!1}}),{c(){s=j("p"),s.innerHTML=o,t=i(),f(r.$$.fragment),m=i(),d=j("p"),d.innerHTML=k,J=i(),f(Z.$$.fragment)},l(u){s=w(u,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(s)!=="svelte-n61427"&&(s.innerHTML=o),t=c(u),$(r.$$.fragment,u),m=c(u),d=w(u,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(d)!=="svelte-1hxci0c"&&(d.innerHTML=k),J=c(u),$(Z.$$.fragment,u)},m(u,v){l(u,s,v),l(u,t,v),g(r,u,v),l(u,m,v),l(u,d,v),l(u,J,v),g(Z,u,v),x=!0},p:R,i(u){x||(b(r.$$.fragment,u),b(Z.$$.fragment,u),x=!0)},o(u){h(r.$$.fragment,u),h(Z.$$.fragment,u),x=!1},d(u){u&&(n(s),n(t),n(m),n(d),n(J)),M(r,u),M(Z,u)}}}function Ua(y){let s,o;return s=new q({props:{$$slots:{default:[Za]},$$scope:{ctx:y}}}),{c(){f(s.$$.fragment)},l(t){$(s.$$.fragment,t)},m(t,r){g(s,t,r),o=!0},p(t,r){const m={};r&2&&(m.$$scope={dirty:r,ctx:t}),s.$set(m)},i(t){o||(b(s.$$.fragment,t),o=!0)},o(t){h(s.$$.fragment,t),o=!1},d(t){M(s,t)}}}function Ca(y){let s,o="Una vez que se haya hecho fine-tuning a tu modelo puedes guardarlo con tu tokenizador usando <code>TFPreTrainedModel.save_pretrained()</code>:",t,r,m,d,k="Cuando quieras usar el modelo otra vez cárgalo con <code>TFPreTrainedModel.from_pretrained()</code>:",J,Z,x;return r=new U({props:{code:"dGZfc2F2ZV9kaXJlY3RvcnklMjAlM0QlMjAlMjIuJTJGdGZfc2F2ZV9wcmV0cmFpbmVkJTIyJTBBdG9rZW5pemVyLnNhdmVfcHJldHJhaW5lZCh0Zl9zYXZlX2RpcmVjdG9yeSklMEF0Zl9tb2RlbC5zYXZlX3ByZXRyYWluZWQodGZfc2F2ZV9kaXJlY3Rvcnkp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_save_directory = <span class="hljs-string">&quot;./tf_save_pretrained&quot;</span>
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tokenizer.save_pretrained(tf_save_directory)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_model.save_pretrained(tf_save_directory)`,wrap:!1}}),Z=new U({props:{code:"dGZfbW9kZWwlMjAlM0QlMjBURkF1dG9Nb2RlbEZvclNlcXVlbmNlQ2xhc3NpZmljYXRpb24uZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMi4lMkZ0Zl9zYXZlX3ByZXRyYWluZWQlMjIp",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;./tf_save_pretrained&quot;</span>)',wrap:!1}}),{c(){s=j("p"),s.innerHTML=o,t=i(),f(r.$$.fragment),m=i(),d=j("p"),d.innerHTML=k,J=i(),f(Z.$$.fragment)},l(u){s=w(u,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(s)!=="svelte-v1iapp"&&(s.innerHTML=o),t=c(u),$(r.$$.fragment,u),m=c(u),d=w(u,"P",{"data-svelte-h":!0}),T(d)!=="svelte-1wvriwm"&&(d.innerHTML=k),J=c(u),$(Z.$$.fragment,u)},m(u,v){l(u,s,v),l(u,t,v),g(r,u,v),l(u,m,v),l(u,d,v),l(u,J,v),g(Z,u,v),x=!0},p:R,i(u){x||(b(r.$$.fragment,u),b(Z.$$.fragment,u),x=!0)},o(u){h(r.$$.fragment,u),h(Z.$$.fragment,u),x=!1},d(u){u&&(n(s),n(t),n(m),n(d),n(J)),M(r,u),M(Z,u)}}}function xa(y){let s,o;return s=new q({props:{$$slots:{default:[Ca]},$$scope:{ctx:y}}}),{c(){f(s.$$.fragment)},l(t){$(s.$$.fragment,t)},m(t,r){g(s,t,r),o=!0},p(t,r){const m={};r&2&&(m.$$scope={dirty:r,ctx:t}),s.$set(m)},i(t){o||(b(s.$$.fragment,t),o=!0)},o(t){h(s.$$.fragment,t),o=!1},d(t){M(s,t)}}}function Wa(y){let s,o;return s=new U({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Nb2RlbCUwQSUwQXRva2VuaXplciUyMCUzRCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIuZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKHRmX3NhdmVfZGlyZWN0b3J5KSUwQXB0X21vZGVsJTIwJTNEJTIwQXV0b01vZGVsRm9yU2VxdWVuY2VDbGFzc2lmaWNhdGlvbi5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQodGZfc2F2ZV9kaXJlY3RvcnklMkMlMjBmcm9tX3RmJTNEVHJ1ZSk=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoModel

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tf_save_directory)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>pt_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(tf_save_directory, from_tf=<span class="hljs-literal">True</span>)`,wrap:!1}}),{c(){f(s.$$.fragment)},l(t){$(s.$$.fragment,t)},m(t,r){g(s,t,r),o=!0},p:R,i(t){o||(b(s.$$.fragment,t),o=!0)},o(t){h(s.$$.fragment,t),o=!1},d(t){M(s,t)}}}function Ra(y){let s,o;return s=new q({props:{$$slots:{default:[Wa]},$$scope:{ctx:y}}}),{c(){f(s.$$.fragment)},l(t){$(s.$$.fragment,t)},m(t,r){g(s,t,r),o=!0},p(t,r){const m={};r&2&&(m.$$scope={dirty:r,ctx:t}),s.$set(m)},i(t){o||(b(s.$$.fragment,t),o=!0)},o(t){h(s.$$.fragment,t),o=!1},d(t){M(s,t)}}}function Ga(y){let s,o;return s=new U({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFRGQXV0b01vZGVsJTBBJTBBdG9rZW5pemVyJTIwJTNEJTIwQXV0b1Rva2VuaXplci5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQocHRfc2F2ZV9kaXJlY3RvcnkpJTBBdGZfbW9kZWwlMjAlM0QlMjBURkF1dG9Nb2RlbEZvclNlcXVlbmNlQ2xhc3NpZmljYXRpb24uZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKHB0X3NhdmVfZGlyZWN0b3J5JTJDJTIwZnJvbV9wdCUzRFRydWUp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> TFAutoModel

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(pt_save_directory)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(pt_save_directory, from_pt=<span class="hljs-literal">True</span>)`,wrap:!1}}),{c(){f(s.$$.fragment)},l(t){$(s.$$.fragment,t)},m(t,r){g(s,t,r),o=!0},p:R,i(t){o||(b(s.$$.fragment,t),o=!0)},o(t){h(s.$$.fragment,t),o=!1},d(t){M(s,t)}}}function Ha(y){let s,o;return s=new q({props:{$$slots:{default:[Ga]},$$scope:{ctx:y}}}),{c(){f(s.$$.fragment)},l(t){$(s.$$.fragment,t)},m(t,r){g(s,t,r),o=!0},p(t,r){const m={};r&2&&(m.$$scope={dirty:r,ctx:t}),s.$set(m)},i(t){o||(b(s.$$.fragment,t),o=!0)},o(t){h(s.$$.fragment,t),o=!1},d(t){M(s,t)}}}function Va(y){let s,o,t,r,m,d,k,J,Z,x='¡Entra en marcha con los 🤗 Transformers! Comienza usando <code>pipeline()</code> para una inferencia veloz, carga un modelo preentrenado y un tokenizador con una <a href="./model_doc/auto">AutoClass</a> para resolver tu tarea de texto, visión o audio.',u,v,W,H,G,C,V="<code>pipeline()</code> es la forma más fácil de usar un modelo preentrenado para una tarea dada.",p,_,z,P,ns="El <code>pipeline()</code> soporta muchas tareas comunes listas para usar:",Se,S,ls="<strong>Texto</strong>:",De,D,rs="<li>Análisis de Sentimiento (Sentiment Analysis, en inglés): clasifica la polaridad de un texto dado.</li> <li>Generación de Texto (Text Generation, en inglés): genera texto a partir de un input dado.</li> <li>Reconocimiento de Entidades (Name Entity Recognition o NER, en inglés): etiqueta cada palabra con la entidad que representa (persona, fecha, ubicación, etc.).</li> <li>Responder Preguntas (Question answering, en inglés): extrae la respuesta del contexto dado un contexto y una pregunta.</li> <li>Rellenar Máscara (Fill-mask, en inglés): rellena el espacio faltante dado un texto con palabras enmascaradas.</li> <li>Resumir (Summarization, en inglés): genera un resumen de una secuencia larga de texto o un documento.</li> <li>Traducción (Translation, en inglés): traduce un texto a otro idioma.</li> <li>Extracción de Características (Feature Extraction, en inglés): crea una representación tensorial del texto.</li>",Ke,K,os="<strong>Imagen</strong>:",Oe,O,ps="<li>Clasificación de Imágenes (Image Classification, en inglés): clasifica una imagen.</li> <li>Segmentación de Imágenes (Image Segmentation, en inglés): clasifica cada pixel de una imagen.</li> <li>Detección de Objetos (Object Detection, en inglés): detecta objetos dentro de una imagen.</li>",et,ee,is="<strong>Audio</strong>:",tt,te,cs="<li>Clasificación de Audios (Audio Classification, en inglés): asigna una etiqueta a un segmento de audio.</li> <li>Reconocimiento de Voz Automático (Automatic Speech Recognition o ASR, en inglés): transcribe datos de audio a un texto.</li>",st,F,at,se,nt,ae,ms="En el siguiente ejemplo, usarás el <code>pipeline()</code> para análisis de sentimiento.",lt,ne,us="Instala las siguientes dependencias si aún no lo has hecho:",rt,X,ot,le,ds="Importa <code>pipeline()</code> y especifica la tarea que deseas completar:",pt,re,it,oe,fs='El pipeline descarga y almacena en caché el <a href="https://huggingface.co/pysentimiento/robertuito-sentiment-analysis" rel="nofollow">modelo preentrenado</a> y tokeniza para análisis de sentimiento. Si no hubieramos elegido un modelo el pipeline habría elegido uno por defecto. Ahora puedes usar <code>clasificador</code> en tu texto objetivo:',ct,pe,mt,ie,$s="Para más de un enunciado, entrega una lista al <code>pipeline()</code> que devolverá una lista de diccionarios:",ut,ce,gs='El <code>pipeline()</code> también puede iterar sobre un dataset entero. Comienza instalando la biblioteca <a href="https://huggingface.co/docs/datasets/" rel="nofollow">🤗 Datasets</a>:',dt,me,ft,ue,bs="Crea un <code>pipeline()</code> con la tarea que deseas resolver y el modelo que quieres usar. Coloca el parámetro <code>device</code> a <code>0</code> para poner los tensores en un dispositivo CUDA:",$t,de,gt,fe,hs='A continuación, carga el dataset (ve 🤗 Datasets <a href="https://huggingface.co/docs/datasets/quickstart.html" rel="nofollow">Quick Start</a> para más detalles) sobre el que quisieras iterar. Por ejemplo, vamos a cargar el dataset <a href="https://huggingface.co/datasets/PolyAI/minds14" rel="nofollow">MInDS-14</a>:',bt,$e,ht,ge,Ms="Debemos asegurarnos de que la frecuencia de muestreo del conjunto de datos coincide con la frecuencia de muestreo con la que se entrenó <code>jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-spanish</code>.",Mt,be,yt,he,ys=`Los archivos de audio se cargan y remuestrean automáticamente cuando llamamos a la columna <code>&quot;audio&quot;</code>.
Extraigamos las matrices de onda cruda (raw waveform, en inglés) de las primeras 4 muestras y pasémosla como una lista al pipeline:`,jt,Me,wt,ye,js='Para un dataset más grande, donde los inputs son de mayor tamaño (como en habla/audio o visión), querrás pasar un generador en lugar de una lista que carga todos los inputs en memoria. Ve la <a href="./main_classes/pipelines">documentación del pipeline</a> para más información.',Tt,je,_t,we,ws='El <code>pipeline()</code> puede acomodarse a cualquier modelo del <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Model Hub</a> haciendo más fácil adaptar el <code>pipeline()</code> para otros casos de uso. Por ejemplo, si quisieras un modelo capaz de manejar texto en francés, usa los tags en el Model Hub para filtrar entre los modelos apropiados. El resultado mejor filtrado devuelve un <a href="https://huggingface.co/nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment" rel="nofollow">modelo BERT</a> multilingual fine-tuned para el análisis de sentimiento. Genial, ¡vamos a usar este modelo!',vt,Te,kt,L,Jt,_e,Ts="Después puedes especificar el modelo y el tokenizador en el <code>pipeline()</code>, y aplicar el <code>classifier</code> en tu texto objetivo:",Zt,ve,Ut,ke,_s='Si no pudieras encontrar el modelo para tu caso respectivo de uso necesitarás ajustar un modelo preentrenado a tus datos. Mira nuestro <a href="./training">tutorial de fine-tuning</a> para aprender cómo. Finalmente, después de que has ajustado tu modelo preentrenado, ¡por favor considera compartirlo (ve el tutorial <a href="./model_sharing">aquí</a>) con la comunidad en el Model Hub para democratizar el NLP! 🤗',Ct,Je,xt,Ze,Wt,Ue,vs='Por debajo, las clases <code>AutoModelForSequenceClassification</code> y <code>AutoTokenizer</code> trabajan juntas para dar poder al <code>pipeline()</code>. Una <a href="./model_doc/auto">AutoClass</a> es un atajo que automáticamente recupera la arquitectura de un modelo preentrenado con su nombre o el path. Sólo necesitarás seleccionar el <code>AutoClass</code> apropiado para tu tarea y tu tokenizador asociado con <code>AutoTokenizer</code>.',Rt,Ce,ks="Regresemos a nuestro ejemplo y veamos cómo puedes usar el <code>AutoClass</code> para reproducir los resultados del <code>pipeline()</code>.",Gt,xe,Ht,We,Js='Un tokenizador es responsable de procesar el texto a un formato que sea entendible para el modelo. Primero, el tokenizador separará el texto en palabras llamadas <em>tokens</em>. Hay múltiples reglas que gobiernan el proceso de tokenización incluyendo el cómo separar una palabra y en qué nivel (aprende más sobre tokenización <a href="./tokenizer_summary">aquí</a>). Lo más importante es recordar que necesitarás instanciar el tokenizador con el mismo nombre del modelo para asegurar que estás usando las mismas reglas de tokenización con las que el modelo fue preentrenado.',Vt,Re,Zs="Carga un tokenizador con <code>AutoTokenizer</code>:",qt,Ge,zt,He,Us="Después, el tokenizador convierte los tokens a números para construir un tensor que servirá como input para el modelo. Esto es conocido como el <em>vocabulario</em> del modelo.",Ft,Ve,Cs="Pasa tu texto al tokenizador:",Xt,qe,Lt,ze,xs="El tokenizador devolverá un diccionario conteniendo:",It,Fe,Ws='<li><a href="./glossary#input-ids">input_ids</a>: representaciones numéricas de los tokens.</li> <li><a href=".glossary#attention-mask">atttention_mask</a>: indica cuáles tokens deben ser atendidos.</li>',Bt,Xe,Rs="Como con el <code>pipeline()</code>, el tokenizador aceptará una lista de inputs. Además, el tokenizador también puede rellenar (pad, en inglés) y truncar el texto para devolver un lote (batch, en inglés) de longitud uniforme:",Yt,I,At,Le,Gs='Lee el tutorial de <a href="./preprocessing">preprocessing</a> para más detalles acerca de la tokenización.',Nt,Ie,Et,B,Qt,Y,Pt,Be,Hs='Los modelos son <a href="https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module" rel="nofollow"><code>torch.nn.Module</code></a> o <a href="https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model" rel="nofollow"><code>tf.keras.Model</code></a> estándares así que podrás usarlos en tu training loop usual. Sin embargo, para facilitar las cosas, 🤗 Transformers provee una clase <code>Trainer</code> para PyTorch que añade funcionalidades para entrenamiento distribuido, precición mixta, y más. Para TensorFlow, puedes usar el método <code>fit</code> desde <a href="https://keras.io/" rel="nofollow">Keras</a>. Consulta el <a href="./training">tutorial de entrenamiento</a> para más detalles.',St,A,Dt,Ye,Kt,N,Ot,Ae,Vs="Una característica particularmente interesante de 🤗 Transformers es la habilidad de guardar el modelo y cargarlo como un modelo de PyTorch o TensorFlow. El parámetro <code>from_pt</code> o <code>from_tf</code> puede convertir el modelo de un framework al otro:",es,E,ts,Ne,ss,Pe,as;return m=new Q({props:{title:"Tour rápido",local:"tour-rápido",headingTag:"h1"}}),k=new na({props:{classNames:"absolute z-10 right-0 top-0",options:[{label:"Mixed",value:"https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/transformers_doc/es/quicktour.ipynb"},{label:"PyTorch",value:"https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/transformers_doc/es/pytorch/quicktour.ipynb"},{label:"TensorFlow",value:"https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/transformers_doc/es/tensorflow/quicktour.ipynb"},{label:"Mixed",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/main/transformers_doc/es/quicktour.ipynb"},{label:"PyTorch",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/main/transformers_doc/es/pytorch/quicktour.ipynb"},{label:"TensorFlow",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/main/transformers_doc/es/tensorflow/quicktour.ipynb"}]}}),v=new Qe({props:{$$slots:{default:[ra]},$$scope:{ctx:y}}}),H=new Q({props:{title:"Pipeline",local:"pipeline",headingTag:"h2"}}),_=new Ps({props:{id:"tiZFewofSLM"}}),F=new Qe({props:{$$slots:{default:[oa]},$$scope:{ctx:y}}}),se=new Q({props:{title:"Uso del Pipeline",local:"uso-del-pipeline",headingTag:"h3"}}),X=new Ee({props:{pytorch:!0,tensorflow:!0,jax:!1,$$slots:{tensorflow:[ma],pytorch:[ia]},$$scope:{ctx:y}}}),re=new U({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBY2xhc2lmaWNhZG9yJTIwJTNEJTIwcGlwZWxpbmUoJTIyc2VudGltZW50LWFuYWx5c2lzJTIyJTJDJTIwbW9kZWwlM0QlMjJweXNlbnRpbWllbnRvJTJGcm9iZXJ0dWl0by1zZW50aW1lbnQtYW5hbHlzaXMlMjIp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>clasificador = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;sentiment-analysis&quot;</span>, model=<span class="hljs-string">&quot;pysentimiento/robertuito-sentiment-analysis&quot;</span>)`,wrap:!1}}),pe=new U({props:{code:"Y2xhc2lmaWNhZG9yKCUyMkVzdGFtb3MlMjBtdXklMjBmZWxpY2VzJTIwZGUlMjBtb3N0cmFydGUlMjBsYSUyMGJpYmxpb3RlY2ElMjBkZSUyMCVGMCU5RiVBNCU5NyUyMFRyYW5zZm9ybWVycy4lMjIp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>clasificador(<span class="hljs-string">&quot;Estamos muy felices de mostrarte la biblioteca de 🤗 Transformers.&quot;</span>)
[{<span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;POS&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.9320</span>}]`,wrap:!1}}),me=new U({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMGRhdGFzZXRz",highlighted:"pip install datasets",wrap:!1}}),de=new U({props:{code:"aW1wb3J0JTIwdG9yY2glMEFmcm9tJTIwdHJhbnNmb3JtZXJzJTIwaW1wb3J0JTIwcGlwZWxpbmUlMEElMEFyZWNvbm9jZWRvcl9kZV92b3olMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZSglMEElMjAlMjAlMjAlMjAlMjJhdXRvbWF0aWMtc3BlZWNoLXJlY29nbml0aW9uJTIyJTJDJTIwbW9kZWwlM0QlMjJqb25hdGFzZ3Jvc21hbiUyRndhdjJ2ZWMyLWxhcmdlLXhsc3ItNTMtc3BhbmlzaCUyMiUyQyUyMGRldmljZSUzRDAlMEEp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">import</span> torch
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>reconocedor_de_voz = pipeline(
<span class="hljs-meta">... </span>    <span class="hljs-string">&quot;automatic-speech-recognition&quot;</span>, model=<span class="hljs-string">&quot;jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-spanish&quot;</span>, device=<span class="hljs-number">0</span>
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