import{s as k,n as q,o as B}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as G,i as I,g as c,s as i,r as T,A as O,h as $,f as a,c as l,j as U,u as D,x as L,k as j,y as R,a as s,v as E,d as M,t as y,w as S}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as J}from"../chunks/CourseFloatingBanner.9ff4c771.js";import{H as K,E as Q}from"../chunks/getInferenceSnippets.ebf8be91.js";function V(F){let n,_,d,g,r,x,m,b,o,A="Что ж, это было настоящее путешествие по библиотеке 🤗 Datasets — поздравляем, вы зашли так далеко! Со знаниями, которые вы получили из этой главы, вы сможете:",P,u,N="<li>Загружать наборы данных из любого места, будь то Hugging Face Hub, ваш ноутбук или удаленный сервер в вашей компании.</li> <li>Обрабатывать свои данные, используя сочетание функций <code>Dataset.map()</code> и <code>Dataset.filter()</code>.</li> <li>Быстро переключаться между форматами данных, такими как Pandas и NumPy, с помощью <code>Dataset.set_format()</code>.</li> <li>Создавать свой собственный набор данных и отправлять его в Hugging Face Hub.</li> <li>Строить свои эмбеддинги документов с помощью модели Transformer и создавать семантический поисковик с помощью FAISS.</li>",v,p,z='В <a href="../chapter7">Главе 7</a> мы будем использовать все это с пользой, поскольку мы углубимся в основные задачи NLP, для которых отлично подходят модели Transformer. Однако, прежде чем идти вперед, проверьте свои знания о 🤗 Datasets с помощью быстрого теста!',H,f,w,h,C;return r=new K({props:{title:"🤗 Datasets, итоги!",local:"-datasets-итоги",headingTag:"h1"}}),m=new J({props:{chapter:5,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0"}}),f=new Q({props:{source:"https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/ru/chapter5/7.mdx"}}),{c(){n=c("meta"),_=i(),d=c("p"),g=i(),T(r.$$.fragment),x=i(),T(m.$$.fragment),b=i(),o=c("p"),o.textContent=A,P=i(),u=c("ul"),u.innerHTML=N,v=i(),p=c("p"),p.innerHTML=z,H=i(),T(f.$$.fragment),w=i(),h=c("p"),this.h()},l(t){const e=O("svelte-u9bgzb",document.head);n=$(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(a),_=l(t),d=$(t,"P",{}),U(d).forEach(a),g=l(t),D(r.$$.fragment,t),x=l(t),D(m.$$.fragment,t),b=l(t),o=$(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),L(o)!=="svelte-1x08x59"&&(o.textContent=A),P=l(t),u=$(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),L(u)!=="svelte-hua35g"&&(u.innerHTML=N),v=l(t),p=$(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),L(p)!=="svelte-4liuw7"&&(p.innerHTML=z),H=l(t),D(f.$$.fragment,t),w=l(t),h=$(t,"P",{}),U(h).forEach(a),this.h()},h(){j(n,"name","hf:doc:metadata"),j(n,"content",W)},m(t,e){R(document.head,n),s(t,_,e),s(t,d,e),s(t,g,e),E(r,t,e),s(t,x,e),E(m,t,e),s(t,b,e),s(t,o,e),s(t,P,e),s(t,u,e),s(t,v,e),s(t,p,e),s(t,H,e),E(f,t,e),s(t,w,e),s(t,h,e),C=!0},p:q,i(t){C||(M(r.$$.fragment,t),M(m.$$.fragment,t),M(f.$$.fragment,t),C=!0)},o(t){y(r.$$.fragment,t),y(m.$$.fragment,t),y(f.$$.fragment,t),C=!1},d(t){t&&(a(_),a(d),a(g),a(x),a(b),a(o),a(P),a(u),a(v),a(p),a(H),a(w),a(h)),a(n),S(r,t),S(m,t),S(f,t)}}}const W='{"title":"🤗 Datasets, итоги!","local":"-datasets-итоги","sections":[],"depth":1}';function X(F){return B(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class at extends G{constructor(n){super(),I(this,n,X,V,k,{})}}export{at as component};
