import{S as Yc,i as Sc,s as xc,e as l,k as p,w as T,t as s,M as kc,c as r,d as a,m as d,a as o,x as U,h as n,b as u,G as t,g as c,y as b,q as E,o as g,B as A,v as qc,L as lo}from"../chunks/vendor-hf-doc-builder.js";import{I as ae}from"../chunks/IconCopyLink-hf-doc-builder.js";import{C as V}from"../chunks/CodeBlock-hf-doc-builder.js";import{F as Bc,M as ro}from"../chunks/Markdown-hf-doc-builder.js";import"../chunks/IconTensorflow-hf-doc-builder.js";function Pc(Y){let m,v,f,_,$,j,L,G,X,z,I,J,Z,F,R,C,B,w,y,S;return y=new V({props:{code:"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",highlighted:`python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py \\
    --model_name_or_path t5-small \\
    --do_train \\
    --do_eval \\
    --dataset_name cnn_dailymail \\
    --dataset_config <span class="hljs-string">&quot;3.0.0&quot;</span> \\
    --source_prefix <span class="hljs-string">&quot;summarize: &quot;</span> \\
    --output_dir /tmp/tst-summarization \\
    --per_device_train_batch_size=4 \\
    --per_device_eval_batch_size=4 \\
    --overwrite_output_dir \\
    --predict_with_generate`}}),{c(){m=l("p"),v=s("El script de ejemplo descarga y preprocesa un conjunto de datos de la biblioteca \u{1F917} "),f=l("a"),_=s("Datasets"),$=s(". Luego, el script ajusta un conjunto de datos con "),j=l("a"),L=s("Trainer"),G=s(" en una arquitectura que soporta la tarea de resumen. El siguiente ejemplo muestra c\xF3mo ajustar un "),X=l("a"),z=s("T5-small"),I=s(" en el conjunto de datos "),J=l("a"),Z=s("CNN/DailyMail"),F=s(". El modelo T5 requiere un argumento adicional "),R=l("code"),C=s("source_prefix"),B=s(" debido a c\xF3mo fue entrenado. Este aviso le permite a T5 saber que se trata de una tarea de resumir."),w=p(),T(y.$$.fragment),this.h()},l(N){m=r(N,"P",{});var W=o(m);v=n(W,"El script de ejemplo descarga y preprocesa un conjunto de datos de la biblioteca \u{1F917} "),f=r(W,"A",{href:!0,rel:!0});var k=o(f);_=n(k,"Datasets"),k.forEach(a),$=n(W,". Luego, el script ajusta un conjunto de datos con "),j=r(W,"A",{href:!0,rel:!0});var wt=o(j);L=n(wt,"Trainer"),wt.forEach(a),G=n(W," en una arquitectura que soporta la tarea de resumen. El siguiente ejemplo muestra c\xF3mo ajustar un "),X=r(W,"A",{href:!0,rel:!0});var Ne=o(X);z=n(Ne,"T5-small"),Ne.forEach(a),I=n(W," en el conjunto de datos "),J=r(W,"A",{href:!0,rel:!0});var x=o(J);Z=n(x,"CNN/DailyMail"),x.forEach(a),F=n(W,". El modelo T5 requiere un argumento adicional "),R=r(W,"CODE",{});var Jt=o(R);C=n(Jt,"source_prefix"),Jt.forEach(a),B=n(W," debido a c\xF3mo fue entrenado. Este aviso le permite a T5 saber que se trata de una tarea de resumir."),W.forEach(a),w=d(N),U(y.$$.fragment,N),this.h()},h(){u(f,"href","https://huggingface.co/docs/datasets/"),u(f,"rel","nofollow"),u(j,"href","https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/trainer"),u(j,"rel","nofollow"),u(X,"href","https://huggingface.co/t5-small"),u(X,"rel","nofollow"),u(J,"href","https://huggingface.co/datasets/cnn_dailymail"),u(J,"rel","nofollow")},m(N,W){c(N,m,W),t(m,v),t(m,f),t(f,_),t(m,$),t(m,j),t(j,L),t(m,G),t(m,X),t(X,z),t(m,I),t(m,J),t(J,Z),t(m,F),t(m,R),t(R,C),t(m,B),c(N,w,W),b(y,N,W),S=!0},p:lo,i(N){S||(E(y.$$.fragment,N),S=!0)},o(N){g(y.$$.fragment,N),S=!1},d(N){N&&a(m),N&&a(w),A(y,N)}}}function Qc(Y){let m,v;return m=new ro({props:{$$slots:{default:[Pc]},$$scope:{ctx:Y}}}),{c(){T(m.$$.fragment)},l(f){U(m.$$.fragment,f)},m(f,_){b(m,f,_),v=!0},p(f,_){const $={};_&2&&($.$$scope={dirty:_,ctx:f}),m.$set($)},i(f){v||(E(m.$$.fragment,f),v=!0)},o(f){g(m.$$.fragment,f),v=!1},d(f){A(m,f)}}}function Hc(Y){let m,v,f,_,$,j,L,G,X,z,I,J,Z,F,R,C,B;return C=new V({props:{code:"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",highlighted:`python examples/tensorflow/summarization/run_summarization.py  \\
    --model_name_or_path t5-small \\
    --dataset_name cnn_dailymail \\
    --dataset_config <span class="hljs-string">&quot;3.0.0&quot;</span> \\
    --output_dir /tmp/tst-summarization  \\
    --per_device_train_batch_size 8 \\
    --per_device_eval_batch_size 16 \\
    --num_train_epochs 3 \\
    --do_train \\
    --do_eval`}}),{c(){m=l("p"),v=s("El script de ejemplo descarga y preprocesa un conjunto de datos de la biblioteca \u{1F917} "),f=l("a"),_=s("Datasets"),$=s(". Luego, el script ajusta un conjunto de datos utilizando Keras en una arquitectura que soporta la tarea de resumir. El siguiente ejemplo muestra c\xF3mo ajustar un "),j=l("a"),L=s("T5-small"),G=s(" en el conjunto de datos "),X=l("a"),z=s("CNN/DailyMail"),I=s(". El modelo T5 requiere un argumento adicional "),J=l("code"),Z=s("source_prefix"),F=s(" debido a c\xF3mo fue entrenado. Este aviso le permite a T5 saber que se trata de una tarea de resumir."),R=p(),T(C.$$.fragment),this.h()},l(w){m=r(w,"P",{});var y=o(m);v=n(y,"El script de ejemplo descarga y preprocesa un conjunto de datos de la biblioteca \u{1F917} "),f=r(y,"A",{href:!0,rel:!0});var S=o(f);_=n(S,"Datasets"),S.forEach(a),$=n(y,". Luego, el script ajusta un conjunto de datos utilizando Keras en una arquitectura que soporta la tarea de resumir. El siguiente ejemplo muestra c\xF3mo ajustar un "),j=r(y,"A",{href:!0,rel:!0});var N=o(j);L=n(N,"T5-small"),N.forEach(a),G=n(y," en el conjunto de datos "),X=r(y,"A",{href:!0,rel:!0});var W=o(X);z=n(W,"CNN/DailyMail"),W.forEach(a),I=n(y,". El modelo T5 requiere un argumento adicional "),J=r(y,"CODE",{});var k=o(J);Z=n(k,"source_prefix"),k.forEach(a),F=n(y," debido a c\xF3mo fue entrenado. Este aviso le permite a T5 saber que se trata de una tarea de resumir."),y.forEach(a),R=d(w),U(C.$$.fragment,w),this.h()},h(){u(f,"href","https://huggingface.co/docs/datasets/"),u(f,"rel","nofollow"),u(j,"href","https://huggingface.co/t5-small"),u(j,"rel","nofollow"),u(X,"href","https://huggingface.co/datasets/cnn_dailymail"),u(X,"rel","nofollow")},m(w,y){c(w,m,y),t(m,v),t(m,f),t(f,_),t(m,$),t(m,j),t(j,L),t(m,G),t(m,X),t(X,z),t(m,I),t(m,J),t(J,Z),t(m,F),c(w,R,y),b(C,w,y),B=!0},p:lo,i(w){B||(E(C.$$.fragment,w),B=!0)},o(w){g(C.$$.fragment,w),B=!1},d(w){w&&a(m),w&&a(R),A(C,w)}}}function Dc(Y){let m,v;return m=new ro({props:{$$slots:{default:[Hc]},$$scope:{ctx:Y}}}),{c(){T(m.$$.fragment)},l(f){U(m.$$.fragment,f)},m(f,_){b(m,f,_),v=!0},p(f,_){const $={};_&2&&($.$$scope={dirty:_,ctx:f}),m.$set($)},i(f){v||(E(m.$$.fragment,f),v=!0)},o(f){g(m.$$.fragment,f),v=!1},d(f){A(m,f)}}}function Oc(Y){let m,v,f,_,$,j,L,G,X,z,I,J,Z,F,R,C,B;return C=new V({props:{code:"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",highlighted:`python xla_spawn.py --num_cores 8 \\
    summarization/run_summarization.py \\
    --model_name_or_path t5-small \\
    --do_train \\
    --do_eval \\
    --dataset_name cnn_dailymail \\
    --dataset_config <span class="hljs-string">&quot;3.0.0&quot;</span> \\
    --source_prefix <span class="hljs-string">&quot;summarize: &quot;</span> \\
    --output_dir /tmp/tst-summarization \\
    --per_device_train_batch_size=4 \\
    --per_device_eval_batch_size=4 \\
    --overwrite_output_dir \\
    --predict_with_generate`}}),{c(){m=l("p"),v=s("Las Unidades de Procesamiento de Tensor (TPUs) est\xE1n dise\xF1adas espec\xEDficamente para acelerar el rendimiento. PyTorch admite TPU con el compilador de aprendizaje profundo "),f=l("a"),_=s("XLA"),$=s(" (consulta "),j=l("a"),L=s("aqu\xED"),G=s(" para obtener m\xE1s detalles). Para usar una TPU, inicia el script "),X=l("code"),z=s("xla_spawn.py"),I=s(" y usa el argumento "),J=l("code"),Z=s("num_cores"),F=s(" para establecer la cantidad de n\xFAcleos de TPU que deseas usar."),R=p(),T(C.$$.fragment),this.h()},l(w){m=r(w,"P",{});var y=o(m);v=n(y,"Las Unidades de Procesamiento de Tensor (TPUs) est\xE1n dise\xF1adas espec\xEDficamente para acelerar el rendimiento. PyTorch admite TPU con el compilador de aprendizaje profundo "),f=r(y,"A",{href:!0,rel:!0});var S=o(f);_=n(S,"XLA"),S.forEach(a),$=n(y," (consulta "),j=r(y,"A",{href:!0,rel:!0});var N=o(j);L=n(N,"aqu\xED"),N.forEach(a),G=n(y," para obtener m\xE1s detalles). Para usar una TPU, inicia el script "),X=r(y,"CODE",{});var W=o(X);z=n(W,"xla_spawn.py"),W.forEach(a),I=n(y," y usa el argumento "),J=r(y,"CODE",{});var k=o(J);Z=n(k,"num_cores"),k.forEach(a),F=n(y," para establecer la cantidad de n\xFAcleos de TPU que deseas usar."),y.forEach(a),R=d(w),U(C.$$.fragment,w),this.h()},h(){u(f,"href","https://www.tensorflow.org/xla"),u(f,"rel","nofollow"),u(j,"href","https://github.com/pytorch/xla/blob/master/README.md"),u(j,"rel","nofollow")},m(w,y){c(w,m,y),t(m,v),t(m,f),t(f,_),t(m,$),t(m,j),t(j,L),t(m,G),t(m,X),t(X,z),t(m,I),t(m,J),t(J,Z),t(m,F),c(w,R,y),b(C,w,y),B=!0},p:lo,i(w){B||(E(C.$$.fragment,w),B=!0)},o(w){g(C.$$.fragment,w),B=!1},d(w){w&&a(m),w&&a(R),A(C,w)}}}function Kc(Y){let m,v;return m=new ro({props:{$$slots:{default:[Oc]},$$scope:{ctx:Y}}}),{c(){T(m.$$.fragment)},l(f){U(m.$$.fragment,f)},m(f,_){b(m,f,_),v=!0},p(f,_){const $={};_&2&&($.$$scope={dirty:_,ctx:f}),m.$set($)},i(f){v||(E(m.$$.fragment,f),v=!0)},o(f){g(m.$$.fragment,f),v=!1},d(f){A(m,f)}}}function ep(Y){let m,v,f,_,$,j,L,G,X,z,I;return z=new V({props:{code:"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",highlighted:`python run_summarization.py  \\
    --tpu name_of_tpu_resource \\
    --model_name_or_path t5-small \\
    --dataset_name cnn_dailymail \\
    --dataset_config <span class="hljs-string">&quot;3.0.0&quot;</span> \\
    --output_dir /tmp/tst-summarization  \\
    --per_device_train_batch_size 8 \\
    --per_device_eval_batch_size 16 \\
    --num_train_epochs 3 \\
    --do_train \\
    --do_eval`}}),{c(){m=l("p"),v=s("Las Unidades de Procesamiento de Tensor (TPUs) est\xE1n dise\xF1adas espec\xEDficamente para acelerar el rendimiento. TensorFlow utiliza "),f=l("a"),_=l("code"),$=s("TPUStrategy"),j=s(" para entrenar en TPUs. Para usar una TPU, pasa el nombre del recurso de la TPU al argumento "),L=l("code"),G=s("tpu"),X=p(),T(z.$$.fragment),this.h()},l(J){m=r(J,"P",{});var Z=o(m);v=n(Z,"Las Unidades de Procesamiento de Tensor (TPUs) est\xE1n dise\xF1adas espec\xEDficamente para acelerar el rendimiento. TensorFlow utiliza "),f=r(Z,"A",{href:!0,rel:!0});var F=o(f);_=r(F,"CODE",{});var R=o(_);$=n(R,"TPUStrategy"),R.forEach(a),F.forEach(a),j=n(Z," para entrenar en TPUs. Para usar una TPU, pasa el nombre del recurso de la TPU al argumento "),L=r(Z,"CODE",{});var C=o(L);G=n(C,"tpu"),C.forEach(a),Z.forEach(a),X=d(J),U(z.$$.fragment,J),this.h()},h(){u(f,"href","https://www.tensorflow.org/guide/distributed_training#tpustrategy"),u(f,"rel","nofollow")},m(J,Z){c(J,m,Z),t(m,v),t(m,f),t(f,_),t(_,$),t(m,j),t(m,L),t(L,G),c(J,X,Z),b(z,J,Z),I=!0},p:lo,i(J){I||(E(z.$$.fragment,J),I=!0)},o(J){g(z.$$.fragment,J),I=!1},d(J){J&&a(m),J&&a(X),A(z,J)}}}function tp(Y){let m,v;return m=new ro({props:{$$slots:{default:[ep]},$$scope:{ctx:Y}}}),{c(){T(m.$$.fragment)},l(f){U(m.$$.fragment,f)},m(f,_){b(m,f,_),v=!0},p(f,_){const $={};_&2&&($.$$scope={dirty:_,ctx:f}),m.$set($)},i(f){v||(E(m.$$.fragment,f),v=!0)},o(f){g(m.$$.fragment,f),v=!1},d(f){A(m,f)}}}function ap(Y){let m,v,f,_,$,j,L,G,X,z,I,J,Z,F,R,C,B,w,y,S,N,W,k,wt,Ne,x,Jt,ze,oo,so,Re,no,io,zl,jt,uo,Rl,Q,co,Le,po,mo,Ge,fo,ho,Ll,H,Mo,Ve,_o,yo,Fe,vo,wo,Gl,le,de,ha,Be,Jo,Ma,jo,Vl,me,To,_a,Uo,bo,Fl,Ye,Bl,Tt,Eo,Yl,fe,ya,go,Ao,h,va,Ut,$o,Io,wa,bt,Xo,Co,Ja,Et,Wo,Zo,ja,gt,No,zo,Ta,At,Ro,Lo,Ua,$t,Go,Vo,ba,It,Fo,Bo,Ea,Xt,Yo,So,ga,Ct,xo,ko,Aa,Wt,qo,Po,$a,Zt,Qo,Ho,Ia,Nt,Do,Oo,Xa,zt,Ko,es,Ca,Rt,ts,as,Wa,Lt,ls,rs,Za,Gt,os,ss,Na,Vt,ns,is,za,Ft,us,cs,Ra,Bt,ps,ds,La,Yt,ms,fs,Ga,St,hs,Ms,Va,xt,_s,ys,Fa,kt,vs,ws,Ba,qt,Js,js,Ya,Pt,Ts,Us,Sa,Qt,bs,Es,xa,Ht,gs,Sl,Dt,As,xl,Se,kl,Ot,$s,ql,xe,Pl,re,he,ka,ke,Is,qa,Xs,Ql,Me,Hl,oe,_e,Pa,qe,Cs,Qa,Ws,Dl,Pe,Qe,Zs,Ns,Ol,ye,He,zs,Ha,Rs,Ls,Gs,De,Vs,Da,Fs,Bs,Kl,Oe,er,ve,Ys,Ke,Oa,Ss,xs,tr,se,we,Ka,et,ks,el,qs,ar,Je,lr,ne,je,tl,tt,Ps,al,Qs,rr,Te,Hs,at,Ds,Os,or,Ue,ll,Ks,en,lt,sr,q,tn,rl,an,ln,ol,rn,on,sl,sn,nn,nr,rt,ir,Kt,un,ur,ot,cr,ea,cn,pr,st,dr,ie,be,nl,nt,pn,il,dn,mr,ta,mn,fr,D,Ee,ul,fn,hn,cl,Mn,_n,yn,aa,pl,vn,wn,Jn,la,dl,jn,Tn,hr,ra,Un,Mr,it,_r,ue,ge,ml,ut,bn,fl,En,yr,oa,gn,vr,O,hl,Ml,An,$n,_l,yl,In,Xn,vl,wl,Cn,wr,ct,Jr,K,Wn,Jl,Zn,Nn,jl,zn,Rn,jr,pt,Tr,ce,Ae,Tl,dt,Ln,Ul,Gn,Ur,sa,Vn,br,P,Fn,bl,Bn,Yn,El,Sn,xn,gl,kn,qn,Er,mt,gr,$e,Pn,Al,Qn,Hn,Ar,ft,$r,pe,Ie,$l,ht,Dn,Il,On,Ir,Xe,Kn,Mt,ei,ti,Xr,_t,Cr,ee,ai,Xl,li,ri,Cl,oi,si,Wr,Ce,ni,Wl,ii,ui,Zr,na,ci,Nr,yt,zr;return j=new ae({}),Be=new ae({}),Ye=new V({props:{code:"Z2l0JTIwY2xvbmUlMjBodHRwcyUzQSUyRiUyRmdpdGh1Yi5jb20lMkZodWdnaW5nZmFjZSUyRnRyYW5zZm9ybWVycyUwQWNkJTIwdHJhbnNmb3JtZXJzJTBBcGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMC4=",highlighted:`git <span class="hljs-built_in">clone</span> https://github.com/huggingface/transformers
<span class="hljs-built_in">cd</span> transformers
pip install .`}}),Se=new V({props:{code:"Z2l0JTIwY2hlY2tvdXQlMjB0YWdzJTJGdjMuNS4x",highlighted:"git checkout tags/v3.5.1"}}),xe=new V({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMC1yJTIwcmVxdWlyZW1lbnRzLnR4dA==",highlighted:"pip install -r requirements.txt"}}),ke=new ae({}),Me=new Bc({props:{pytorch:!0,tensorflow:!0,jax:!1,$$slots:{tensorflow:[Dc],pytorch:[Qc]},$$scope:{ctx:Y}}}),qe=new ae({}),Oe=new V({props:{code:"cHl0aG9uJTIwLW0lMjB0b3JjaC5kaXN0cmlidXRlZC5sYXVuY2glMjAlNUMlMEElMjAlMjAlMjAlMjAtLW5wcm9jX3Blcl9ub2RlJTIwOCUyMHB5dG9yY2glMkZzdW1tYXJpemF0aW9uJTJGcnVuX3N1bW1hcml6YXRpb24ucHklMjAlNUMlMEElMjAlMjAlMjAlMjAtLWZwMTYlMjAlNUMlMEElMjAlMjAlMjAlMjAtLW1vZGVsX25hbWVfb3JfcGF0aCUyMHQ1LXNtYWxsJTIwJTVDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwLS1kb190cmFpbiUyMCU1QyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMC0tZG9fZXZhbCUyMCU1QyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMC0tZGF0YXNldF9uYW1lJTIwY25uX2RhaWx5bWFpbCUyMCU1QyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMC0tZGF0YXNldF9jb25maWclMjAlMjIzLjAuMCUyMiUyMCU1QyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMC0tc291cmNlX3ByZWZpeCUyMCUyMnN1bW1hcml6ZSUzQSUyMCUyMiUyMCU1QyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMC0tb3V0cHV0X2RpciUyMCUyRnRtcCUyRnRzdC1zdW1tYXJpemF0aW9uJTIwJTVDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwLS1wZXJfZGV2aWNlX3RyYWluX2JhdGNoX3NpemUlM0Q0JTIwJTVDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwLS1wZXJfZGV2aWNlX2V2YWxfYmF0Y2hfc2l6ZSUzRDQlMjAlNUMlMEElMjAlMjAlMjAlMjAtLW92ZXJ3cml0ZV9vdXRwdXRfZGlyJTIwJTVDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwLS1wcmVkaWN0X3dpdGhfZ2VuZXJhdGU=",highlighted:`python -m torch.distributed.launch \\
    --nproc_per_node 8 pytorch/summarization/run_summarization.py \\
    --fp16 \\
    --model_name_or_path t5-small \\
    --do_train \\
    --do_eval \\
    --dataset_name cnn_dailymail \\
    --dataset_config <span class="hljs-string">&quot;3.0.0&quot;</span> \\
    --source_prefix <span class="hljs-string">&quot;summarize: &quot;</span> \\
    --output_dir /tmp/tst-summarization \\
    --per_device_train_batch_size=4 \\
    --per_device_eval_batch_size=4 \\
    --overwrite_output_dir \\
    --predict_with_generate`}}),et=new ae({}),Je=new Bc({props:{pytorch:!0,tensorflow:!0,jax:!1,$$slots:{tensorflow:[tp],pytorch:[Kc]},$$scope:{ctx:Y}}}),tt=new ae({}),lt=new V({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMGdpdCUyQmh0dHBzJTNBJTJGJTJGZ2l0aHViLmNvbSUyRmh1Z2dpbmdmYWNlJTJGYWNjZWxlcmF0ZQ==",highlighted:"pip install git+https://github.com/huggingface/accelerate"}}),rt=new V({props:{code:"YWNjZWxlcmF0ZSUyMGNvbmZpZw==",highlighted:"accelerate config"}}),ot=new V({props:{code:"YWNjZWxlcmF0ZSUyMHRlc3Q=",highlighted:'accelerate <span class="hljs-built_in">test</span>'}}),st=new V({props:{code:"YWNjZWxlcmF0ZSUyMGxhdW5jaCUyMHJ1bl9zdW1tYXJpemF0aW9uX25vX3RyYWluZXIucHklMjAlNUMlMEElMjAlMjAlMjAlMjAtLW1vZGVsX25hbWVfb3JfcGF0aCUyMHQ1LXNtYWxsJTIwJTVDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwLS1kYXRhc2V0X25hbWUlMjBjbm5fZGFpbHltYWlsJTIwJTVDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwLS1kYXRhc2V0X2NvbmZpZyUyMCUyMjMuMC4wJTIyJTIwJTVDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwLS1zb3VyY2VfcHJlZml4JTIwJTIyc3VtbWFyaXplJTNBJTIwJTIyJTIwJTVDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwLS1vdXRwdXRfZGlyJTIwfiUyRnRtcCUyRnRzdC1zdW1tYXJpemF0aW9u",highlighted:`accelerate launch run_summarization_no_trainer.py \\
    --model_name_or_path t5-small \\
    --dataset_name cnn_dailymail \\
    --dataset_config <span class="hljs-string">&quot;3.0.0&quot;</span> \\
    --source_prefix <span class="hljs-string">&quot;summarize: &quot;</span> \\
    --output_dir ~/tmp/tst-summarization`}}),nt=new ae({}),it=new V({props:{code:"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",highlighted:`python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py \\
    --model_name_or_path t5-small \\
    --do_train \\
    --do_eval \\
    --train_file path_to_csv_or_jsonlines_file \\
    --validation_file path_to_csv_or_jsonlines_file \\
    --text_column text_column_name \\
    --summary_column summary_column_name \\
    --source_prefix <span class="hljs-string">&quot;summarize: &quot;</span> \\
    --output_dir /tmp/tst-summarization \\
    --overwrite_output_dir \\
    --per_device_train_batch_size=4 \\
    --per_device_eval_batch_size=4 \\
    --predict_with_generate`}}),ut=new ae({}),ct=new V({props:{code:"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",highlighted:`python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py \\
    --model_name_or_path t5-small \\
    --max_train_samples 50 \\
    --max_eval_samples 50 \\
    --max_predict_samples 50 \\
    --do_train \\
    --do_eval \\
    --dataset_name cnn_dailymail \\
    --dataset_config <span class="hljs-string">&quot;3.0.0&quot;</span> \\
    --source_prefix <span class="hljs-string">&quot;summarize: &quot;</span> \\
    --output_dir /tmp/tst-summarization \\
    --per_device_train_batch_size=4 \\
    --per_device_eval_batch_size=4 \\
    --overwrite_output_dir \\
    --predict_with_generate`}}),pt=new V({props:{code:"ZXhhbXBsZXMlMkZweXRvcmNoJTJGc3VtbWFyaXphdGlvbiUyRnJ1bl9zdW1tYXJpemF0aW9uLnB5JTIwLWg=",highlighted:"examples/pytorch/summarization/run_summarization.py -h"}}),dt=new ae({}),mt=new V({props:{code:"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",highlighted:`python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py
    --model_name_or_path t5-small \\
    --do_train \\
    --do_eval \\
    --dataset_name cnn_dailymail \\
    --dataset_config <span class="hljs-string">&quot;3.0.0&quot;</span> \\
    --source_prefix <span class="hljs-string">&quot;summarize: &quot;</span> \\
    --output_dir /tmp/tst-summarization \\
    --per_device_train_batch_size=4 \\
    --per_device_eval_batch_size=4 \\
    --output_dir previous_output_dir \\
    --predict_with_generate`}}),ft=new V({props:{code:"cHl0aG9uJTIwZXhhbXBsZXMlMkZweXRvcmNoJTJGc3VtbWFyaXphdGlvbiUyRnJ1bl9zdW1tYXJpemF0aW9uLnB5JTBBJTIwJTIwJTIwJTIwLS1tb2RlbF9uYW1lX29yX3BhdGglMjB0NS1zbWFsbCUyMCU1QyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMC0tZG9fdHJhaW4lMjAlNUMlMEElMjAlMjAlMjAlMjAtLWRvX2V2YWwlMjAlNUMlMEElMjAlMjAlMjAlMjAtLWRhdGFzZXRfbmFtZSUyMGNubl9kYWlseW1haWwlMjAlNUMlMEElMjAlMjAlMjAlMjAtLWRhdGFzZXRfY29uZmlnJTIwJTIyMy4wLjAlMjIlMjAlNUMlMEElMjAlMjAlMjAlMjAtLXNvdXJjZV9wcmVmaXglMjAlMjJzdW1tYXJpemUlM0ElMjAlMjIlMjAlNUMlMEElMjAlMjAlMjAlMjAtLW91dHB1dF9kaXIlMjAlMkZ0bXAlMkZ0c3Qtc3VtbWFyaXphdGlvbiUyMCU1QyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMC0tcGVyX2RldmljZV90cmFpbl9iYXRjaF9zaXplJTNENCUyMCU1QyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMC0tcGVyX2RldmljZV9ldmFsX2JhdGNoX3NpemUlM0Q0JTIwJTVDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwLS1vdmVyd3JpdGVfb3V0cHV0X2RpciUyMCU1QyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMC0tcmVzdW1lX2Zyb21fY2hlY2twb2ludCUyMHBhdGhfdG9fc3BlY2lmaWNfY2hlY2twb2ludCUyMCU1QyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMC0tcHJlZGljdF93aXRoX2dlbmVyYXRl",highlighted:`python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py
    --model_name_or_path t5-small \\
    --do_train \\
    --do_eval \\
    --dataset_name cnn_dailymail \\
    --dataset_config <span class="hljs-string">&quot;3.0.0&quot;</span> \\
    --source_prefix <span class="hljs-string">&quot;summarize: &quot;</span> \\
    --output_dir /tmp/tst-summarization \\
    --per_device_train_batch_size=4 \\
    --per_device_eval_batch_size=4 \\
    --overwrite_output_dir \\
    --resume_from_checkpoint path_to_specific_checkpoint \\
    --predict_with_generate`}}),ht=new ae({}),_t=new V({props:{code:"aHVnZ2luZ2ZhY2UtY2xpJTIwbG9naW4=",highlighted:"huggingface-cli login"}}),yt=new V({props:{code:"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",highlighted:`python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py
    --model_name_or_path t5-small \\
    --do_train \\
    --do_eval \\
    --dataset_name cnn_dailymail \\
    --dataset_config <span class="hljs-string">&quot;3.0.0&quot;</span> \\
    --source_prefix <span class="hljs-string">&quot;summarize: &quot;</span> \\
    --push_to_hub \\
    --push_to_hub_model_id finetuned-t5-cnn_dailymail \\
    --output_dir /tmp/tst-summarization \\
    --per_device_train_batch_size=4 \\
    --per_device_eval_batch_size=4 \\
    --overwrite_output_dir \\
    --predict_with_generate`}}),{c(){m=l("meta"),v=p(),f=l("h1"),_=l("a"),$=l("span"),T(j.$$.fragment),L=p(),G=l("span"),X=s("Entrenamiento con scripts"),z=p(),I=l("p"),J=s("Junto con los "),Z=l("a"),F=s("notebooks"),R=s(" de \u{1F917} Transformers, tambi\xE9n hay scripts con ejemplos que muestran c\xF3mo entrenar un modelo para una tarea en "),C=l("a"),B=s("PyTorch"),w=s(", "),y=l("a"),S=s("TensorFlow"),N=s(", o "),W=l("a"),k=s("JAX/Flax"),wt=s("."),Ne=p(),x=l("p"),Jt=s("Tambi\xE9n encontrar\xE1s scripts que hemos usado en nuestros "),ze=l("a"),oo=s("proyectos de investigaci\xF3n"),so=s(" y "),Re=l("a"),no=s("ejemplos pasados"),io=s(" que en su mayor\xEDa son aportados por la comunidad. Estos scripts no se mantienen activamente y requieren una versi\xF3n espec\xEDfica de \u{1F917} Transformers que probablemente sea incompatible con la \xFAltima versi\xF3n de la biblioteca."),zl=p(),jt=l("p"),uo=s("No se espera que los scripts de ejemplo funcionen de inmediato en todos los problemas, y es posible que debas adaptar el script al problema que est\xE1s tratando de resolver. Para ayudarte con esto, la mayor\xEDa de los scripts exponen completamente c\xF3mo se preprocesan los datos, lo que te permite editarlos seg\xFAn sea necesario para tu caso de uso."),Rl=p(),Q=l("p"),co=s("Para cualquier caracter\xEDstica que te gustar\xEDa implementar en un script de ejemplo, por favor disc\xFAtelo en el "),Le=l("a"),po=s("foro"),mo=s(" o con un "),Ge=l("a"),fo=s("issue"),ho=s(" antes de enviar un Pull Request. Si bien agradecemos las correcciones de errores, es poco probable que fusionemos un Pull Request que agregue m\xE1s funcionalidad a costa de la legibilidad."),Ll=p(),H=l("p"),Mo=s("Esta gu\xEDa te mostrar\xE1 c\xF3mo ejecutar un ejemplo de un script de entrenamiento para resumir texto en "),Ve=l("a"),_o=s("PyTorch"),yo=s(" y "),Fe=l("a"),vo=s("TensorFlow"),wo=s(". Se espera que todos los ejemplos funcionen con ambos frameworks a menos que se especifique lo contrario."),Gl=p(),le=l("h2"),de=l("a"),ha=l("span"),T(Be.$$.fragment),Jo=p(),Ma=l("span"),jo=s("Configuraci\xF3n"),Vl=p(),me=l("p"),To=s("Para ejecutar con \xE9xito la \xFAltima versi\xF3n de los scripts de ejemplo debes "),_a=l("strong"),Uo=s("instalar \u{1F917} Transformers desde su fuente"),bo=s(" en un nuevo entorno virtual:"),Fl=p(),T(Ye.$$.fragment),Bl=p(),Tt=l("p"),Eo=s("Para versiones anteriores de los scripts de ejemplo, haz clic en alguno de los siguientes links:"),Yl=p(),fe=l("details"),ya=l("summary"),go=s("Ejemplos de versiones anteriores de \u{1F917} Transformers"),Ao=p(),h=l("ul"),va=l("li"),Ut=l("a"),$o=s("v4.5.1"),Io=p(),wa=l("li"),bt=l("a"),Xo=s("v4.4.2"),Co=p(),Ja=l("li"),Et=l("a"),Wo=s("v4.3.3"),Zo=p(),ja=l("li"),gt=l("a"),No=s("v4.2.2"),zo=p(),Ta=l("li"),At=l("a"),Ro=s("v4.1.1"),Lo=p(),Ua=l("li"),$t=l("a"),Go=s("v4.0.1"),Vo=p(),ba=l("li"),It=l("a"),Fo=s("v3.5.1"),Bo=p(),Ea=l("li"),Xt=l("a"),Yo=s("v3.4.0"),So=p(),ga=l("li"),Ct=l("a"),xo=s("v3.3.1"),ko=p(),Aa=l("li"),Wt=l("a"),qo=s("v3.2.0"),Po=p(),$a=l("li"),Zt=l("a"),Qo=s("v3.1.0"),Ho=p(),Ia=l("li"),Nt=l("a"),Do=s("v3.0.2"),Oo=p(),Xa=l("li"),zt=l("a"),Ko=s("v2.11.0"),es=p(),Ca=l("li"),Rt=l("a"),ts=s("v2.10.0"),as=p(),Wa=l("li"),Lt=l("a"),ls=s("v2.9.1"),rs=p(),Za=l("li"),Gt=l("a"),os=s("v2.8.0"),ss=p(),Na=l("li"),Vt=l("a"),ns=s("v2.7.0"),is=p(),za=l("li"),Ft=l("a"),us=s("v2.6.0"),cs=p(),Ra=l("li"),Bt=l("a"),ps=s("v2.5.1"),ds=p(),La=l("li"),Yt=l("a"),ms=s("v2.4.0"),fs=p(),Ga=l("li"),St=l("a"),hs=s("v2.3.0"),Ms=p(),Va=l("li"),xt=l("a"),_s=s("v2.2.0"),ys=p(),Fa=l("li"),kt=l("a"),vs=s("v2.1.1"),ws=p(),Ba=l("li"),qt=l("a"),Js=s("v2.0.0"),js=p(),Ya=l("li"),Pt=l("a"),Ts=s("v1.2.0"),Us=p(),Sa=l("li"),Qt=l("a"),bs=s("v1.1.0"),Es=p(),xa=l("li"),Ht=l("a"),gs=s("v1.0.0"),Sl=p(),Dt=l("p"),As=s("Luego cambia tu clon actual de \u{1F917} Transformers a una versi\xF3n espec\xEDfica, por ejemplo v3.5.1:"),xl=p(),T(Se.$$.fragment),kl=p(),Ot=l("p"),$s=s("Una vez que hayas configurado la versi\xF3n correcta de la biblioteca, ve a la carpeta de ejemplo de tu elecci\xF3n e instala los requisitos espec\xEDficos del ejemplo:"),ql=p(),T(xe.$$.fragment),Pl=p(),re=l("h2"),he=l("a"),ka=l("span"),T(ke.$$.fragment),Is=p(),qa=l("span"),Xs=s("Ejecutar un script"),Ql=p(),T(Me.$$.fragment),Hl=p(),oe=l("h2"),_e=l("a"),Pa=l("span"),T(qe.$$.fragment),Cs=p(),Qa=l("span"),Ws=s("Entrenamiento distribuido y de precisi\xF3n mixta"),Dl=p(),Pe=l("p"),Qe=l("a"),Zs=s("Trainer"),Ns=s(" admite un entrenamiento distribuido y de precisi\xF3n mixta, lo que significa que tambi\xE9n puedes usarlo en un script. Para habilitar ambas caracter\xEDsticas:"),Ol=p(),ye=l("ul"),He=l("li"),zs=s("Agrega el argumento "),Ha=l("code"),Rs=s("fp16"),Ls=s(" para habilitar la precisi\xF3n mixta."),Gs=p(),De=l("li"),Vs=s("Establece la cantidad de GPU que se usar\xE1 con el argumento "),Da=l("code"),Fs=s("nproc_per_node"),Bs=s("."),Kl=p(),T(Oe.$$.fragment),er=p(),ve=l("p"),Ys=s("Los scripts de TensorFlow utilizan "),Ke=l("a"),Oa=l("code"),Ss=s("MirroredStrategy"),xs=s(" para el entrenamiento distribuido, y no es necesario agregar argumentos adicionales al script de entrenamiento. El script de TensorFlow utilizar\xE1 m\xFAltiples GPUs de forma predeterminada si est\xE1n disponibles."),tr=p(),se=l("h2"),we=l("a"),Ka=l("span"),T(et.$$.fragment),ks=p(),el=l("span"),qs=s("Ejecutar un script en una TPU"),ar=p(),T(Je.$$.fragment),lr=p(),ne=l("h2"),je=l("a"),tl=l("span"),T(tt.$$.fragment),Ps=p(),al=l("span"),Qs=s("Ejecutar un script con \u{1F917} Accelerate"),rr=p(),Te=l("p"),Hs=s("\u{1F917} "),at=l("a"),Ds=s("Accelerate"),Os=s(" es una biblioteca exclusiva de PyTorch que ofrece un m\xE9todo unificado para entrenar un modelo en varios tipos de configuraciones (solo CPU, GPU m\xFAltiples, TPU) mientras mantiene una visibilidad completa en el ciclo de entrenamiento de PyTorch. Aseg\xFArate de tener \u{1F917} Accelerate instalado si a\xFAn no lo tienes:"),or=p(),Ue=l("blockquote"),ll=l("p"),Ks=s("Nota: Como Accelerate se est\xE1 desarrollando r\xE1pidamente, debes instalar la versi\xF3n git de Accelerate para ejecutar los scripts"),en=p(),T(lt.$$.fragment),sr=p(),q=l("p"),tn=s("En lugar del script "),rl=l("code"),an=s("run_summarization.py"),ln=s(", debes usar el script "),ol=l("code"),rn=s("run_summarization_no_trainer.py"),on=s(". Los scripts compatibles con \u{1F917} Accelerate tendr\xE1n un archivo "),sl=l("code"),sn=s("task_no_trainer.py"),nn=s(" en la carpeta. Comienza ejecutando el siguiente comando para crear y guardar un archivo de configuraci\xF3n:"),nr=p(),T(rt.$$.fragment),ir=p(),Kt=l("p"),un=s("Prueba tu configuraci\xF3n para asegurarte que est\xE1 configurada correctamente:"),ur=p(),T(ot.$$.fragment),cr=p(),ea=l("p"),cn=s("Todo listo para iniciar el entrenamiento:"),pr=p(),T(st.$$.fragment),dr=p(),ie=l("h2"),be=l("a"),nl=l("span"),T(nt.$$.fragment),pn=p(),il=l("span"),dn=s("Usar un conjunto de datos personalizado"),mr=p(),ta=l("p"),mn=s("El script de la tarea resumir admite conjuntos de datos personalizados siempre que sean un archivo CSV o JSON Line. Cuando uses tu propio conjunto de datos, necesitas especificar varios argumentos adicionales:"),fr=p(),D=l("ul"),Ee=l("li"),ul=l("code"),fn=s("train_file"),hn=s(" y "),cl=l("code"),Mn=s("validation_file"),_n=s(" especifican la ruta a tus archivos de entrenamiento y validaci\xF3n."),yn=p(),aa=l("li"),pl=l("code"),vn=s("text_column"),wn=s(" es el texto de entrada para resumir."),Jn=p(),la=l("li"),dl=l("code"),jn=s("summary_column"),Tn=s(" es el texto de destino para la salida."),hr=p(),ra=l("p"),Un=s("Un script para resumir que utiliza un conjunto de datos personalizado se vera as\xED:"),Mr=p(),T(it.$$.fragment),_r=p(),ue=l("h2"),ge=l("a"),ml=l("span"),T(ut.$$.fragment),bn=p(),fl=l("span"),En=s("Prueba un script"),yr=p(),oa=l("p"),gn=s("A veces, es una buena idea ejecutar tu secuencia de comandos en una cantidad menor de ejemplos para asegurarte de que todo funciona como se espera antes de comprometerte con un conjunto de datos completo, lo que puede demorar horas en completarse. Utiliza los siguientes argumentos para truncar el conjunto de datos a un n\xFAmero m\xE1ximo de muestras:"),vr=p(),O=l("ul"),hl=l("li"),Ml=l("code"),An=s("max_train_samples"),$n=p(),_l=l("li"),yl=l("code"),In=s("max_eval_samples"),Xn=p(),vl=l("li"),wl=l("code"),Cn=s("max_predict_samples"),wr=p(),T(ct.$$.fragment),Jr=p(),K=l("p"),Wn=s("No todos los scripts de ejemplo admiten el argumento "),Jl=l("code"),Zn=s("max_predict_samples"),Nn=s(". Puede que desconozcas si la secuencia de comandos admite este argumento, agrega "),jl=l("code"),zn=s("-h"),Rn=s(" para verificar:"),jr=p(),T(pt.$$.fragment),Tr=p(),ce=l("h2"),Ae=l("a"),Tl=l("span"),T(dt.$$.fragment),Ln=p(),Ul=l("span"),Gn=s("Reanudar el entrenamiento desde el punto de control"),Ur=p(),sa=l("p"),Vn=s("Otra opci\xF3n \xFAtil para habilitar es reanudar el entrenamiento desde un punto de control anterior. Esto asegurar\xE1 que puedas continuar donde lo dejaste sin comenzar de nuevo si tu entrenamiento se interrumpe. Hay dos m\xE9todos para reanudar el entrenamiento desde un punto de control."),br=p(),P=l("p"),Fn=s("El primer m\xE9todo utiliza el argumento "),bl=l("code"),Bn=s("output_dir previous_output_dir"),Yn=s(" para reanudar el entrenamiento desde el \xFAltimo punto de control almacenado en "),El=l("code"),Sn=s("output_dir"),xn=s(". En este caso, debes eliminar "),gl=l("code"),kn=s("overwrite_output_dir"),qn=s(":"),Er=p(),T(mt.$$.fragment),gr=p(),$e=l("p"),Pn=s("El segundo m\xE9todo utiliza el argumento "),Al=l("code"),Qn=s("resume_from_checkpoint path_to_specific_checkpoint"),Hn=s(" para reanudar el entrenamiento desde una carpeta de punto de control espec\xEDfica."),Ar=p(),T(ft.$$.fragment),$r=p(),pe=l("h2"),Ie=l("a"),$l=l("span"),T(ht.$$.fragment),Dn=p(),Il=l("span"),On=s("Comparte tu modelo"),Ir=p(),Xe=l("p"),Kn=s("Todos los scripts pueden cargar tu modelo final en el "),Mt=l("a"),ei=s("Model Hub"),ti=s(". Aseg\xFArate de haber iniciado sesi\xF3n en Hugging Face antes de comenzar:"),Xr=p(),T(_t.$$.fragment),Cr=p(),ee=l("p"),ai=s("Luego agrega el argumento "),Xl=l("code"),li=s("push_to_hub"),ri=s(" al script. Este argumento crear\xE1 un repositorio con tu nombre de usuario Hugging Face y el nombre de la carpeta especificado en "),Cl=l("code"),oi=s("output_dir"),si=s("."),Wr=p(),Ce=l("p"),ni=s("Para darle a tu repositorio un nombre espec\xEDfico, usa el argumento "),Wl=l("code"),ii=s("push_to_hub_model_id"),ui=s(" para a\xF1adirlo. El repositorio se incluir\xE1 autom\xE1ticamente en tu namespace."),Zr=p(),na=l("p"),ci=s("El siguiente ejemplo muestra c\xF3mo cargar un modelo con un nombre de repositorio espec\xEDfico:"),Nr=p(),T(yt.$$.fragment),this.h()},l(e){const i=kc('[data-svelte="svelte-1phssyn"]',document.head);m=r(i,"META",{name:!0,content:!0}),i.forEach(a),v=d(e),f=r(e,"H1",{class:!0});var vt=o(f);_=r(vt,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Zl=o(_);$=r(Zl,"SPAN",{});var fi=o($);U(j.$$.fragment,fi),fi.forEach(a),Zl.forEach(a),L=d(vt),G=r(vt,"SPAN",{});var hi=o(G);X=n(hi,"Entrenamiento con scripts"),hi.forEach(a),vt.forEach(a),z=d(e),I=r(e,"P",{});var te=o(I);J=n(te,"Junto con los "),Z=r(te,"A",{href:!0});var Mi=o(Z);F=n(Mi,"notebooks"),Mi.forEach(a),R=n(te," de \u{1F917} Transformers, tambi\xE9n hay scripts con ejemplos que muestran c\xF3mo entrenar un modelo para una tarea en "),C=r(te,"A",{href:!0,rel:!0});var _i=o(C);B=n(_i,"PyTorch"),_i.forEach(a),w=n(te,", "),y=r(te,"A",{href:!0,rel:!0});var yi=o(y);S=n(yi,"TensorFlow"),yi.forEach(a),N=n(te,", o "),W=r(te,"A",{href:!0,rel:!0});var vi=o(W);k=n(vi,"JAX/Flax"),vi.forEach(a),wt=n(te,"."),te.forEach(a),Ne=d(e),x=r(e,"P",{});var ia=o(x);Jt=n(ia,"Tambi\xE9n encontrar\xE1s scripts que hemos usado en nuestros "),ze=r(ia,"A",{href:!0,rel:!0});var wi=o(ze);oo=n(wi,"proyectos de investigaci\xF3n"),wi.forEach(a),so=n(ia," y "),Re=r(ia,"A",{href:!0,rel:!0});var Ji=o(Re);no=n(Ji,"ejemplos pasados"),Ji.forEach(a),io=n(ia," que en su mayor\xEDa son aportados por la comunidad. Estos scripts no se mantienen activamente y requieren una versi\xF3n espec\xEDfica de \u{1F917} Transformers que probablemente sea incompatible con la \xFAltima versi\xF3n de la biblioteca."),ia.forEach(a),zl=d(e),jt=r(e,"P",{});var ji=o(jt);uo=n(ji,"No se espera que los scripts de ejemplo funcionen de inmediato en todos los problemas, y es posible que debas adaptar el script al problema que est\xE1s tratando de resolver. Para ayudarte con esto, la mayor\xEDa de los scripts exponen completamente c\xF3mo se preprocesan los datos, lo que te permite editarlos seg\xFAn sea necesario para tu caso de uso."),ji.forEach(a),Rl=d(e),Q=r(e,"P",{});var ua=o(Q);co=n(ua,"Para cualquier caracter\xEDstica que te gustar\xEDa implementar en un script de ejemplo, por favor disc\xFAtelo en el "),Le=r(ua,"A",{href:!0,rel:!0});var Ti=o(Le);po=n(Ti,"foro"),Ti.forEach(a),mo=n(ua," o con un "),Ge=r(ua,"A",{href:!0,rel:!0});var Ui=o(Ge);fo=n(Ui,"issue"),Ui.forEach(a),ho=n(ua," antes de enviar un Pull Request. Si bien agradecemos las correcciones de errores, es poco probable que fusionemos un Pull Request que agregue m\xE1s funcionalidad a costa de la legibilidad."),ua.forEach(a),Ll=d(e),H=r(e,"P",{});var ca=o(H);Mo=n(ca,"Esta gu\xEDa te mostrar\xE1 c\xF3mo ejecutar un ejemplo de un script de entrenamiento para resumir texto en "),Ve=r(ca,"A",{href:!0,rel:!0});var bi=o(Ve);_o=n(bi,"PyTorch"),bi.forEach(a),yo=n(ca," y "),Fe=r(ca,"A",{href:!0,rel:!0});var Ei=o(Fe);vo=n(Ei,"TensorFlow"),Ei.forEach(a),wo=n(ca,". Se espera que todos los ejemplos funcionen con ambos frameworks a menos que se especifique lo contrario."),ca.forEach(a),Gl=d(e),le=r(e,"H2",{class:!0});var Rr=o(le);de=r(Rr,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var gi=o(de);ha=r(gi,"SPAN",{});var Ai=o(ha);U(Be.$$.fragment,Ai),Ai.forEach(a),gi.forEach(a),Jo=d(Rr),Ma=r(Rr,"SPAN",{});var $i=o(Ma);jo=n($i,"Configuraci\xF3n"),$i.forEach(a),Rr.forEach(a),Vl=d(e),me=r(e,"P",{});var Lr=o(me);To=n(Lr,"Para ejecutar con \xE9xito la \xFAltima versi\xF3n de los scripts de ejemplo debes "),_a=r(Lr,"STRONG",{});var Ii=o(_a);Uo=n(Ii,"instalar \u{1F917} Transformers desde su fuente"),Ii.forEach(a),bo=n(Lr," en un nuevo entorno virtual:"),Lr.forEach(a),Fl=d(e),U(Ye.$$.fragment,e),Bl=d(e),Tt=r(e,"P",{});var Xi=o(Tt);Eo=n(Xi,"Para versiones anteriores de los scripts de ejemplo, haz clic en alguno de los siguientes links:"),Xi.forEach(a),Yl=d(e),fe=r(e,"DETAILS",{});var Gr=o(fe);ya=r(Gr,"SUMMARY",{});var Ci=o(ya);go=n(Ci,"Ejemplos de versiones anteriores de \u{1F917} Transformers"),Ci.forEach(a),Ao=d(Gr),h=r(Gr,"UL",{});var M=o(h);va=r(M,"LI",{});var Wi=o(va);Ut=r(Wi,"A",{href:!0});var Zi=o(Ut);$o=n(Zi,"v4.5.1"),Zi.forEach(a),Wi.forEach(a),Io=d(M),wa=r(M,"LI",{});var Ni=o(wa);bt=r(Ni,"A",{href:!0});var zi=o(bt);Xo=n(zi,"v4.4.2"),zi.forEach(a),Ni.forEach(a),Co=d(M),Ja=r(M,"LI",{});var Ri=o(Ja);Et=r(Ri,"A",{href:!0});var Li=o(Et);Wo=n(Li,"v4.3.3"),Li.forEach(a),Ri.forEach(a),Zo=d(M),ja=r(M,"LI",{});var Gi=o(ja);gt=r(Gi,"A",{href:!0});var Vi=o(gt);No=n(Vi,"v4.2.2"),Vi.forEach(a),Gi.forEach(a),zo=d(M),Ta=r(M,"LI",{});var Fi=o(Ta);At=r(Fi,"A",{href:!0});var Bi=o(At);Ro=n(Bi,"v4.1.1"),Bi.forEach(a),Fi.forEach(a),Lo=d(M),Ua=r(M,"LI",{});var Yi=o(Ua);$t=r(Yi,"A",{href:!0});var Si=o($t);Go=n(Si,"v4.0.1"),Si.forEach(a),Yi.forEach(a),Vo=d(M),ba=r(M,"LI",{});var xi=o(ba);It=r(xi,"A",{href:!0});var ki=o(It);Fo=n(ki,"v3.5.1"),ki.forEach(a),xi.forEach(a),Bo=d(M),Ea=r(M,"LI",{});var qi=o(Ea);Xt=r(qi,"A",{href:!0});var Pi=o(Xt);Yo=n(Pi,"v3.4.0"),Pi.forEach(a),qi.forEach(a),So=d(M),ga=r(M,"LI",{});var Qi=o(ga);Ct=r(Qi,"A",{href:!0});var Hi=o(Ct);xo=n(Hi,"v3.3.1"),Hi.forEach(a),Qi.forEach(a),ko=d(M),Aa=r(M,"LI",{});var Di=o(Aa);Wt=r(Di,"A",{href:!0});var Oi=o(Wt);qo=n(Oi,"v3.2.0"),Oi.forEach(a),Di.forEach(a),Po=d(M),$a=r(M,"LI",{});var Ki=o($a);Zt=r(Ki,"A",{href:!0});var eu=o(Zt);Qo=n(eu,"v3.1.0"),eu.forEach(a),Ki.forEach(a),Ho=d(M),Ia=r(M,"LI",{});var tu=o(Ia);Nt=r(tu,"A",{href:!0});var au=o(Nt);Do=n(au,"v3.0.2"),au.forEach(a),tu.forEach(a),Oo=d(M),Xa=r(M,"LI",{});var lu=o(Xa);zt=r(lu,"A",{href:!0});var ru=o(zt);Ko=n(ru,"v2.11.0"),ru.forEach(a),lu.forEach(a),es=d(M),Ca=r(M,"LI",{});var ou=o(Ca);Rt=r(ou,"A",{href:!0});var su=o(Rt);ts=n(su,"v2.10.0"),su.forEach(a),ou.forEach(a),as=d(M),Wa=r(M,"LI",{});var nu=o(Wa);Lt=r(nu,"A",{href:!0});var iu=o(Lt);ls=n(iu,"v2.9.1"),iu.forEach(a),nu.forEach(a),rs=d(M),Za=r(M,"LI",{});var uu=o(Za);Gt=r(uu,"A",{href:!0});var cu=o(Gt);os=n(cu,"v2.8.0"),cu.forEach(a),uu.forEach(a),ss=d(M),Na=r(M,"LI",{});var pu=o(Na);Vt=r(pu,"A",{href:!0});var du=o(Vt);ns=n(du,"v2.7.0"),du.forEach(a),pu.forEach(a),is=d(M),za=r(M,"LI",{});var mu=o(za);Ft=r(mu,"A",{href:!0});var fu=o(Ft);us=n(fu,"v2.6.0"),fu.forEach(a),mu.forEach(a),cs=d(M),Ra=r(M,"LI",{});var hu=o(Ra);Bt=r(hu,"A",{href:!0});var Mu=o(Bt);ps=n(Mu,"v2.5.1"),Mu.forEach(a),hu.forEach(a),ds=d(M),La=r(M,"LI",{});var _u=o(La);Yt=r(_u,"A",{href:!0});var yu=o(Yt);ms=n(yu,"v2.4.0"),yu.forEach(a),_u.forEach(a),fs=d(M),Ga=r(M,"LI",{});var vu=o(Ga);St=r(vu,"A",{href:!0});var wu=o(St);hs=n(wu,"v2.3.0"),wu.forEach(a),vu.forEach(a),Ms=d(M),Va=r(M,"LI",{});var Ju=o(Va);xt=r(Ju,"A",{href:!0});var ju=o(xt);_s=n(ju,"v2.2.0"),ju.forEach(a),Ju.forEach(a),ys=d(M),Fa=r(M,"LI",{});var Tu=o(Fa);kt=r(Tu,"A",{href:!0});var Uu=o(kt);vs=n(Uu,"v2.1.1"),Uu.forEach(a),Tu.forEach(a),ws=d(M),Ba=r(M,"LI",{});var bu=o(Ba);qt=r(bu,"A",{href:!0});var Eu=o(qt);Js=n(Eu,"v2.0.0"),Eu.forEach(a),bu.forEach(a),js=d(M),Ya=r(M,"LI",{});var gu=o(Ya);Pt=r(gu,"A",{href:!0});var Au=o(Pt);Ts=n(Au,"v1.2.0"),Au.forEach(a),gu.forEach(a),Us=d(M),Sa=r(M,"LI",{});var $u=o(Sa);Qt=r($u,"A",{href:!0});var Iu=o(Qt);bs=n(Iu,"v1.1.0"),Iu.forEach(a),$u.forEach(a),Es=d(M),xa=r(M,"LI",{});var Xu=o(xa);Ht=r(Xu,"A",{href:!0});var Cu=o(Ht);gs=n(Cu,"v1.0.0"),Cu.forEach(a),Xu.forEach(a),M.forEach(a),Gr.forEach(a),Sl=d(e),Dt=r(e,"P",{});var Wu=o(Dt);As=n(Wu,"Luego cambia tu clon actual de \u{1F917} Transformers a una versi\xF3n espec\xEDfica, por ejemplo v3.5.1:"),Wu.forEach(a),xl=d(e),U(Se.$$.fragment,e),kl=d(e),Ot=r(e,"P",{});var Zu=o(Ot);$s=n(Zu,"Una vez que hayas configurado la versi\xF3n correcta de la biblioteca, ve a la carpeta de ejemplo de tu elecci\xF3n e instala los requisitos espec\xEDficos del ejemplo:"),Zu.forEach(a),ql=d(e),U(xe.$$.fragment,e),Pl=d(e),re=r(e,"H2",{class:!0});var Vr=o(re);he=r(Vr,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Nu=o(he);ka=r(Nu,"SPAN",{});var zu=o(ka);U(ke.$$.fragment,zu),zu.forEach(a),Nu.forEach(a),Is=d(Vr),qa=r(Vr,"SPAN",{});var Ru=o(qa);Xs=n(Ru,"Ejecutar un script"),Ru.forEach(a),Vr.forEach(a),Ql=d(e),U(Me.$$.fragment,e),Hl=d(e),oe=r(e,"H2",{class:!0});var Fr=o(oe);_e=r(Fr,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Lu=o(_e);Pa=r(Lu,"SPAN",{});var Gu=o(Pa);U(qe.$$.fragment,Gu),Gu.forEach(a),Lu.forEach(a),Cs=d(Fr),Qa=r(Fr,"SPAN",{});var Vu=o(Qa);Ws=n(Vu,"Entrenamiento distribuido y de precisi\xF3n mixta"),Vu.forEach(a),Fr.forEach(a),Dl=d(e),Pe=r(e,"P",{});var pi=o(Pe);Qe=r(pi,"A",{href:!0,rel:!0});var Fu=o(Qe);Zs=n(Fu,"Trainer"),Fu.forEach(a),Ns=n(pi," admite un entrenamiento distribuido y de precisi\xF3n mixta, lo que significa que tambi\xE9n puedes usarlo en un script. Para habilitar ambas caracter\xEDsticas:"),pi.forEach(a),Ol=d(e),ye=r(e,"UL",{});var Br=o(ye);He=r(Br,"LI",{});var Yr=o(He);zs=n(Yr,"Agrega el argumento "),Ha=r(Yr,"CODE",{});var Bu=o(Ha);Rs=n(Bu,"fp16"),Bu.forEach(a),Ls=n(Yr," para habilitar la precisi\xF3n mixta."),Yr.forEach(a),Gs=d(Br),De=r(Br,"LI",{});var Sr=o(De);Vs=n(Sr,"Establece la cantidad de GPU que se usar\xE1 con el argumento "),Da=r(Sr,"CODE",{});var Yu=o(Da);Fs=n(Yu,"nproc_per_node"),Yu.forEach(a),Bs=n(Sr,"."),Sr.forEach(a),Br.forEach(a),Kl=d(e),U(Oe.$$.fragment,e),er=d(e),ve=r(e,"P",{});var xr=o(ve);Ys=n(xr,"Los scripts de TensorFlow utilizan "),Ke=r(xr,"A",{href:!0,rel:!0});var Su=o(Ke);Oa=r(Su,"CODE",{});var xu=o(Oa);Ss=n(xu,"MirroredStrategy"),xu.forEach(a),Su.forEach(a),xs=n(xr," para el entrenamiento distribuido, y no es necesario agregar argumentos adicionales al script de entrenamiento. El script de TensorFlow utilizar\xE1 m\xFAltiples GPUs de forma predeterminada si est\xE1n disponibles."),xr.forEach(a),tr=d(e),se=r(e,"H2",{class:!0});var kr=o(se);we=r(kr,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var ku=o(we);Ka=r(ku,"SPAN",{});var qu=o(Ka);U(et.$$.fragment,qu),qu.forEach(a),ku.forEach(a),ks=d(kr),el=r(kr,"SPAN",{});var Pu=o(el);qs=n(Pu,"Ejecutar un script en una TPU"),Pu.forEach(a),kr.forEach(a),ar=d(e),U(Je.$$.fragment,e),lr=d(e),ne=r(e,"H2",{class:!0});var qr=o(ne);je=r(qr,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Qu=o(je);tl=r(Qu,"SPAN",{});var Hu=o(tl);U(tt.$$.fragment,Hu),Hu.forEach(a),Qu.forEach(a),Ps=d(qr),al=r(qr,"SPAN",{});var Du=o(al);Qs=n(Du,"Ejecutar un script con \u{1F917} Accelerate"),Du.forEach(a),qr.forEach(a),rr=d(e),Te=r(e,"P",{});var Pr=o(Te);Hs=n(Pr,"\u{1F917} "),at=r(Pr,"A",{href:!0,rel:!0});var Ou=o(at);Ds=n(Ou,"Accelerate"),Ou.forEach(a),Os=n(Pr," es una biblioteca exclusiva de PyTorch que ofrece un m\xE9todo unificado para entrenar un modelo en varios tipos de configuraciones (solo CPU, GPU m\xFAltiples, TPU) mientras mantiene una visibilidad completa en el ciclo de entrenamiento de PyTorch. Aseg\xFArate de tener \u{1F917} Accelerate instalado si a\xFAn no lo tienes:"),Pr.forEach(a),or=d(e),Ue=r(e,"BLOCKQUOTE",{});var Qr=o(Ue);ll=r(Qr,"P",{});var Ku=o(ll);Ks=n(Ku,"Nota: Como Accelerate se est\xE1 desarrollando r\xE1pidamente, debes instalar la versi\xF3n git de Accelerate para ejecutar los scripts"),Ku.forEach(a),en=d(Qr),U(lt.$$.fragment,Qr),Qr.forEach(a),sr=d(e),q=r(e,"P",{});var We=o(q);tn=n(We,"En lugar del script "),rl=r(We,"CODE",{});var ec=o(rl);an=n(ec,"run_summarization.py"),ec.forEach(a),ln=n(We,", debes usar el script "),ol=r(We,"CODE",{});var tc=o(ol);rn=n(tc,"run_summarization_no_trainer.py"),tc.forEach(a),on=n(We,". Los scripts compatibles con \u{1F917} Accelerate tendr\xE1n un archivo "),sl=r(We,"CODE",{});var ac=o(sl);sn=n(ac,"task_no_trainer.py"),ac.forEach(a),nn=n(We," en la carpeta. Comienza ejecutando el siguiente comando para crear y guardar un archivo de configuraci\xF3n:"),We.forEach(a),nr=d(e),U(rt.$$.fragment,e),ir=d(e),Kt=r(e,"P",{});var lc=o(Kt);un=n(lc,"Prueba tu configuraci\xF3n para asegurarte que est\xE1 configurada correctamente:"),lc.forEach(a),ur=d(e),U(ot.$$.fragment,e),cr=d(e),ea=r(e,"P",{});var rc=o(ea);cn=n(rc,"Todo listo para iniciar el entrenamiento:"),rc.forEach(a),pr=d(e),U(st.$$.fragment,e),dr=d(e),ie=r(e,"H2",{class:!0});var Hr=o(ie);be=r(Hr,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var oc=o(be);nl=r(oc,"SPAN",{});var sc=o(nl);U(nt.$$.fragment,sc),sc.forEach(a),oc.forEach(a),pn=d(Hr),il=r(Hr,"SPAN",{});var nc=o(il);dn=n(nc,"Usar un conjunto de datos personalizado"),nc.forEach(a),Hr.forEach(a),mr=d(e),ta=r(e,"P",{});var ic=o(ta);mn=n(ic,"El script de la tarea resumir admite conjuntos de datos personalizados siempre que sean un archivo CSV o JSON Line. Cuando uses tu propio conjunto de datos, necesitas especificar varios argumentos adicionales:"),ic.forEach(a),fr=d(e),D=r(e,"UL",{});var pa=o(D);Ee=r(pa,"LI",{});var Nl=o(Ee);ul=r(Nl,"CODE",{});var uc=o(ul);fn=n(uc,"train_file"),uc.forEach(a),hn=n(Nl," y "),cl=r(Nl,"CODE",{});var cc=o(cl);Mn=n(cc,"validation_file"),cc.forEach(a),_n=n(Nl," especifican la ruta a tus archivos de entrenamiento y validaci\xF3n."),Nl.forEach(a),yn=d(pa),aa=r(pa,"LI",{});var di=o(aa);pl=r(di,"CODE",{});var pc=o(pl);vn=n(pc,"text_column"),pc.forEach(a),wn=n(di," es el texto de entrada para resumir."),di.forEach(a),Jn=d(pa),la=r(pa,"LI",{});var mi=o(la);dl=r(mi,"CODE",{});var dc=o(dl);jn=n(dc,"summary_column"),dc.forEach(a),Tn=n(mi," es el texto de destino para la salida."),mi.forEach(a),pa.forEach(a),hr=d(e),ra=r(e,"P",{});var mc=o(ra);Un=n(mc,"Un script para resumir que utiliza un conjunto de datos personalizado se vera as\xED:"),mc.forEach(a),Mr=d(e),U(it.$$.fragment,e),_r=d(e),ue=r(e,"H2",{class:!0});var Dr=o(ue);ge=r(Dr,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var fc=o(ge);ml=r(fc,"SPAN",{});var hc=o(ml);U(ut.$$.fragment,hc),hc.forEach(a),fc.forEach(a),bn=d(Dr),fl=r(Dr,"SPAN",{});var Mc=o(fl);En=n(Mc,"Prueba un script"),Mc.forEach(a),Dr.forEach(a),yr=d(e),oa=r(e,"P",{});var _c=o(oa);gn=n(_c,"A veces, es una buena idea ejecutar tu secuencia de comandos en una cantidad menor de ejemplos para asegurarte de que todo funciona como se espera antes de comprometerte con un conjunto de datos completo, lo que puede demorar horas en completarse. Utiliza los siguientes argumentos para truncar el conjunto de datos a un n\xFAmero m\xE1ximo de muestras:"),_c.forEach(a),vr=d(e),O=r(e,"UL",{});var da=o(O);hl=r(da,"LI",{});var yc=o(hl);Ml=r(yc,"CODE",{});var vc=o(Ml);An=n(vc,"max_train_samples"),vc.forEach(a),yc.forEach(a),$n=d(da),_l=r(da,"LI",{});var wc=o(_l);yl=r(wc,"CODE",{});var Jc=o(yl);In=n(Jc,"max_eval_samples"),Jc.forEach(a),wc.forEach(a),Xn=d(da),vl=r(da,"LI",{});var jc=o(vl);wl=r(jc,"CODE",{});var Tc=o(wl);Cn=n(Tc,"max_predict_samples"),Tc.forEach(a),jc.forEach(a),da.forEach(a),wr=d(e),U(ct.$$.fragment,e),Jr=d(e),K=r(e,"P",{});var ma=o(K);Wn=n(ma,"No todos los scripts de ejemplo admiten el argumento "),Jl=r(ma,"CODE",{});var Uc=o(Jl);Zn=n(Uc,"max_predict_samples"),Uc.forEach(a),Nn=n(ma,". Puede que desconozcas si la secuencia de comandos admite este argumento, agrega "),jl=r(ma,"CODE",{});var bc=o(jl);zn=n(bc,"-h"),bc.forEach(a),Rn=n(ma," para verificar:"),ma.forEach(a),jr=d(e),U(pt.$$.fragment,e),Tr=d(e),ce=r(e,"H2",{class:!0});var Or=o(ce);Ae=r(Or,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Ec=o(Ae);Tl=r(Ec,"SPAN",{});var gc=o(Tl);U(dt.$$.fragment,gc),gc.forEach(a),Ec.forEach(a),Ln=d(Or),Ul=r(Or,"SPAN",{});var Ac=o(Ul);Gn=n(Ac,"Reanudar el entrenamiento desde el punto de control"),Ac.forEach(a),Or.forEach(a),Ur=d(e),sa=r(e,"P",{});var $c=o(sa);Vn=n($c,"Otra opci\xF3n \xFAtil para habilitar es reanudar el entrenamiento desde un punto de control anterior. Esto asegurar\xE1 que puedas continuar donde lo dejaste sin comenzar de nuevo si tu entrenamiento se interrumpe. Hay dos m\xE9todos para reanudar el entrenamiento desde un punto de control."),$c.forEach(a),br=d(e),P=r(e,"P",{});var Ze=o(P);Fn=n(Ze,"El primer m\xE9todo utiliza el argumento "),bl=r(Ze,"CODE",{});var Ic=o(bl);Bn=n(Ic,"output_dir previous_output_dir"),Ic.forEach(a),Yn=n(Ze," para reanudar el entrenamiento desde el \xFAltimo punto de control almacenado en "),El=r(Ze,"CODE",{});var Xc=o(El);Sn=n(Xc,"output_dir"),Xc.forEach(a),xn=n(Ze,". En este caso, debes eliminar "),gl=r(Ze,"CODE",{});var Cc=o(gl);kn=n(Cc,"overwrite_output_dir"),Cc.forEach(a),qn=n(Ze,":"),Ze.forEach(a),Er=d(e),U(mt.$$.fragment,e),gr=d(e),$e=r(e,"P",{});var Kr=o($e);Pn=n(Kr,"El segundo m\xE9todo utiliza el argumento "),Al=r(Kr,"CODE",{});var Wc=o(Al);Qn=n(Wc,"resume_from_checkpoint path_to_specific_checkpoint"),Wc.forEach(a),Hn=n(Kr," para reanudar el entrenamiento desde una carpeta de punto de control espec\xEDfica."),Kr.forEach(a),Ar=d(e),U(ft.$$.fragment,e),$r=d(e),pe=r(e,"H2",{class:!0});var eo=o(pe);Ie=r(eo,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Zc=o(Ie);$l=r(Zc,"SPAN",{});var Nc=o($l);U(ht.$$.fragment,Nc),Nc.forEach(a),Zc.forEach(a),Dn=d(eo),Il=r(eo,"SPAN",{});var zc=o(Il);On=n(zc,"Comparte tu modelo"),zc.forEach(a),eo.forEach(a),Ir=d(e),Xe=r(e,"P",{});var to=o(Xe);Kn=n(to,"Todos los scripts pueden cargar tu modelo final en el "),Mt=r(to,"A",{href:!0,rel:!0});var Rc=o(Mt);ei=n(Rc,"Model Hub"),Rc.forEach(a),ti=n(to,". Aseg\xFArate de haber iniciado sesi\xF3n en Hugging Face antes de comenzar:"),to.forEach(a),Xr=d(e),U(_t.$$.fragment,e),Cr=d(e),ee=r(e,"P",{});var fa=o(ee);ai=n(fa,"Luego agrega el argumento "),Xl=r(fa,"CODE",{});var Lc=o(Xl);li=n(Lc,"push_to_hub"),Lc.forEach(a),ri=n(fa," al script. Este argumento crear\xE1 un repositorio con tu nombre de usuario Hugging Face y el nombre de la carpeta especificado en "),Cl=r(fa,"CODE",{});var Gc=o(Cl);oi=n(Gc,"output_dir"),Gc.forEach(a),si=n(fa,"."),fa.forEach(a),Wr=d(e),Ce=r(e,"P",{});var ao=o(Ce);ni=n(ao,"Para darle a tu repositorio un nombre espec\xEDfico, usa el argumento "),Wl=r(ao,"CODE",{});var Vc=o(Wl);ii=n(Vc,"push_to_hub_model_id"),Vc.forEach(a),ui=n(ao," para a\xF1adirlo. El repositorio se incluir\xE1 autom\xE1ticamente en tu namespace."),ao.forEach(a),Zr=d(e),na=r(e,"P",{});var Fc=o(na);ci=n(Fc,"El siguiente ejemplo muestra c\xF3mo cargar un modelo con un nombre de repositorio espec\xEDfico:"),Fc.forEach(a),Nr=d(e),U(yt.$$.fragment,e),this.h()},h(){u(m,"name","hf:doc:metadata"),u(m,"content",JSON.stringify(lp)),u(_,"id","entrenamiento-con-scripts"),u(_,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),u(_,"href","#entrenamiento-con-scripts"),u(f,"class","relative group"),u(Z,"href","./noteboks/README"),u(C,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch"),u(C,"rel","nofollow"),u(y,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/tensorflow"),u(y,"rel","nofollow"),u(W,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/flax"),u(W,"rel","nofollow"),u(ze,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/research_projects"),u(ze,"rel","nofollow"),u(Re,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/legacy"),u(Re,"rel","nofollow"),u(Le,"href","https://discuss.huggingface.co/"),u(Le,"rel","nofollow"),u(Ge,"href","https://github.com/huggingface/transformers/issues"),u(Ge,"rel","nofollow"),u(Ve,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/summarization"),u(Ve,"rel","nofollow"),u(Fe,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/tensorflow/summarization"),u(Fe,"rel","nofollow"),u(de,"id","configuracin"),u(de,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),u(de,"href","#configuracin"),u(le,"class","relative group"),u(Ut,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v4.5.1/examples"),u(bt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v4.4.2/examples"),u(Et,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v4.3.3/examples"),u(gt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v4.2.2/examples"),u(At,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v4.1.1/examples"),u($t,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v4.0.1/examples"),u(It,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v3.5.1/examples"),u(Xt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v3.4.0/examples"),u(Ct,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v3.3.1/examples"),u(Wt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v3.2.0/examples"),u(Zt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v3.1.0/examples"),u(Nt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v3.0.2/examples"),u(zt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v2.11.0/examples"),u(Rt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v2.10.0/examples"),u(Lt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v2.9.1/examples"),u(Gt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v2.8.0/examples"),u(Vt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v2.7.0/examples"),u(Ft,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v2.6.0/examples"),u(Bt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v2.5.1/examples"),u(Yt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v2.4.0/examples"),u(St,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v2.3.0/examples"),u(xt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v2.2.0/examples"),u(kt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v2.1.0/examples"),u(qt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v2.0.0/examples"),u(Pt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v1.2.0/examples"),u(Qt,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v1.1.0/examples"),u(Ht,"href","https://github.com/huggingface/transformers/tree/v1.0.0/examples"),u(he,"id","ejecutar-un-script"),u(he,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),u(he,"href","#ejecutar-un-script"),u(re,"class","relative group"),u(_e,"id","entrenamiento-distribuido-y-de-precisin-mixta"),u(_e,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),u(_e,"href","#entrenamiento-distribuido-y-de-precisin-mixta"),u(oe,"class","relative group"),u(Qe,"href","https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/trainer"),u(Qe,"rel","nofollow"),u(Ke,"href","https://www.tensorflow.org/guide/distributed_training#mirroredstrategy"),u(Ke,"rel","nofollow"),u(we,"id","ejecutar-un-script-en-una-tpu"),u(we,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),u(we,"href","#ejecutar-un-script-en-una-tpu"),u(se,"class","relative group"),u(je,"id","ejecutar-un-script-con-accelerate"),u(je,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),u(je,"href","#ejecutar-un-script-con-accelerate"),u(ne,"class","relative group"),u(at,"href","https://huggingface.co/docs/accelerate"),u(at,"rel","nofollow"),u(be,"id","usar-un-conjunto-de-datos-personalizado"),u(be,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),u(be,"href","#usar-un-conjunto-de-datos-personalizado"),u(ie,"class","relative group"),u(ge,"id","prueba-un-script"),u(ge,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),u(ge,"href","#prueba-un-script"),u(ue,"class","relative group"),u(Ae,"id","reanudar-el-entrenamiento-desde-el-punto-de-control"),u(Ae,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),u(Ae,"href","#reanudar-el-entrenamiento-desde-el-punto-de-control"),u(ce,"class","relative group"),u(Ie,"id","comparte-tu-modelo"),u(Ie,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),u(Ie,"href","#comparte-tu-modelo"),u(pe,"class","relative group"),u(Mt,"href","https://huggingface.co/models"),u(Mt,"rel","nofollow")},m(e,i){t(document.head,m),c(e,v,i),c(e,f,i),t(f,_),t(_,$),b(j,$,null),t(f,L),t(f,G),t(G,X),c(e,z,i),c(e,I,i),t(I,J),t(I,Z),t(Z,F),t(I,R),t(I,C),t(C,B),t(I,w),t(I,y),t(y,S),t(I,N),t(I,W),t(W,k),t(I,wt),c(e,Ne,i),c(e,x,i),t(x,Jt),t(x,ze),t(ze,oo),t(x,so),t(x,Re),t(Re,no),t(x,io),c(e,zl,i),c(e,jt,i),t(jt,uo),c(e,Rl,i),c(e,Q,i),t(Q,co),t(Q,Le),t(Le,po),t(Q,mo),t(Q,Ge),t(Ge,fo),t(Q,ho),c(e,Ll,i),c(e,H,i),t(H,Mo),t(H,Ve),t(Ve,_o),t(H,yo),t(H,Fe),t(Fe,vo),t(H,wo),c(e,Gl,i),c(e,le,i),t(le,de),t(de,ha),b(Be,ha,null),t(le,Jo),t(le,Ma),t(Ma,jo),c(e,Vl,i),c(e,me,i),t(me,To),t(me,_a),t(_a,Uo),t(me,bo),c(e,Fl,i),b(Ye,e,i),c(e,Bl,i),c(e,Tt,i),t(Tt,Eo),c(e,Yl,i),c(e,fe,i),t(fe,ya),t(ya,go),t(fe,Ao),t(fe,h),t(h,va),t(va,Ut),t(Ut,$o),t(h,Io),t(h,wa),t(wa,bt),t(bt,Xo),t(h,Co),t(h,Ja),t(Ja,Et),t(Et,Wo),t(h,Zo),t(h,ja),t(ja,gt),t(gt,No),t(h,zo),t(h,Ta),t(Ta,At),t(At,Ro),t(h,Lo),t(h,Ua),t(Ua,$t),t($t,Go),t(h,Vo),t(h,ba),t(ba,It),t(It,Fo),t(h,Bo),t(h,Ea),t(Ea,Xt),t(Xt,Yo),t(h,So),t(h,ga),t(ga,Ct),t(Ct,xo),t(h,ko),t(h,Aa),t(Aa,Wt),t(Wt,qo),t(h,Po),t(h,$a),t($a,Zt),t(Zt,Qo),t(h,Ho),t(h,Ia),t(Ia,Nt),t(Nt,Do),t(h,Oo),t(h,Xa),t(Xa,zt),t(zt,Ko),t(h,es),t(h,Ca),t(Ca,Rt),t(Rt,ts),t(h,as),t(h,Wa),t(Wa,Lt),t(Lt,ls),t(h,rs),t(h,Za),t(Za,Gt),t(Gt,os),t(h,ss),t(h,Na),t(Na,Vt),t(Vt,ns),t(h,is),t(h,za),t(za,Ft),t(Ft,us),t(h,cs),t(h,Ra),t(Ra,Bt),t(Bt,ps),t(h,ds),t(h,La),t(La,Yt),t(Yt,ms),t(h,fs),t(h,Ga),t(Ga,St),t(St,hs),t(h,Ms),t(h,Va),t(Va,xt),t(xt,_s),t(h,ys),t(h,Fa),t(Fa,kt),t(kt,vs),t(h,ws),t(h,Ba),t(Ba,qt),t(qt,Js),t(h,js),t(h,Ya),t(Ya,Pt),t(Pt,Ts),t(h,Us),t(h,Sa),t(Sa,Qt),t(Qt,bs),t(h,Es),t(h,xa),t(xa,Ht),t(Ht,gs),c(e,Sl,i),c(e,Dt,i),t(Dt,As),c(e,xl,i),b(Se,e,i),c(e,kl,i),c(e,Ot,i),t(Ot,$s),c(e,ql,i),b(xe,e,i),c(e,Pl,i),c(e,re,i),t(re,he),t(he,ka),b(ke,ka,null),t(re,Is),t(re,qa),t(qa,Xs),c(e,Ql,i),b(Me,e,i),c(e,Hl,i),c(e,oe,i),t(oe,_e),t(_e,Pa),b(qe,Pa,null),t(oe,Cs),t(oe,Qa),t(Qa,Ws),c(e,Dl,i),c(e,Pe,i),t(Pe,Qe),t(Qe,Zs),t(Pe,Ns),c(e,Ol,i),c(e,ye,i),t(ye,He),t(He,zs),t(He,Ha),t(Ha,Rs),t(He,Ls),t(ye,Gs),t(ye,De),t(De,Vs),t(De,Da),t(Da,Fs),t(De,Bs),c(e,Kl,i),b(Oe,e,i),c(e,er,i),c(e,ve,i),t(ve,Ys),t(ve,Ke),t(Ke,Oa),t(Oa,Ss),t(ve,xs),c(e,tr,i),c(e,se,i),t(se,we),t(we,Ka),b(et,Ka,null),t(se,ks),t(se,el),t(el,qs),c(e,ar,i),b(Je,e,i),c(e,lr,i),c(e,ne,i),t(ne,je),t(je,tl),b(tt,tl,null),t(ne,Ps),t(ne,al),t(al,Qs),c(e,rr,i),c(e,Te,i),t(Te,Hs),t(Te,at),t(at,Ds),t(Te,Os),c(e,or,i),c(e,Ue,i),t(Ue,ll),t(ll,Ks),t(Ue,en),b(lt,Ue,null),c(e,sr,i),c(e,q,i),t(q,tn),t(q,rl),t(rl,an),t(q,ln),t(q,ol),t(ol,rn),t(q,on),t(q,sl),t(sl,sn),t(q,nn),c(e,nr,i),b(rt,e,i),c(e,ir,i),c(e,Kt,i),t(Kt,un),c(e,ur,i),b(ot,e,i),c(e,cr,i),c(e,ea,i),t(ea,cn),c(e,pr,i),b(st,e,i),c(e,dr,i),c(e,ie,i),t(ie,be),t(be,nl),b(nt,nl,null),t(ie,pn),t(ie,il),t(il,dn),c(e,mr,i),c(e,ta,i),t(ta,mn),c(e,fr,i),c(e,D,i),t(D,Ee),t(Ee,ul),t(ul,fn),t(Ee,hn),t(Ee,cl),t(cl,Mn),t(Ee,_n),t(D,yn),t(D,aa),t(aa,pl),t(pl,vn),t(aa,wn),t(D,Jn),t(D,la),t(la,dl),t(dl,jn),t(la,Tn),c(e,hr,i),c(e,ra,i),t(ra,Un),c(e,Mr,i),b(it,e,i),c(e,_r,i),c(e,ue,i),t(ue,ge),t(ge,ml),b(ut,ml,null),t(ue,bn),t(ue,fl),t(fl,En),c(e,yr,i),c(e,oa,i),t(oa,gn),c(e,vr,i),c(e,O,i),t(O,hl),t(hl,Ml),t(Ml,An),t(O,$n),t(O,_l),t(_l,yl),t(yl,In),t(O,Xn),t(O,vl),t(vl,wl),t(wl,Cn),c(e,wr,i),b(ct,e,i),c(e,Jr,i),c(e,K,i),t(K,Wn),t(K,Jl),t(Jl,Zn),t(K,Nn),t(K,jl),t(jl,zn),t(K,Rn),c(e,jr,i),b(pt,e,i),c(e,Tr,i),c(e,ce,i),t(ce,Ae),t(Ae,Tl),b(dt,Tl,null),t(ce,Ln),t(ce,Ul),t(Ul,Gn),c(e,Ur,i),c(e,sa,i),t(sa,Vn),c(e,br,i),c(e,P,i),t(P,Fn),t(P,bl),t(bl,Bn),t(P,Yn),t(P,El),t(El,Sn),t(P,xn),t(P,gl),t(gl,kn),t(P,qn),c(e,Er,i),b(mt,e,i),c(e,gr,i),c(e,$e,i),t($e,Pn),t($e,Al),t(Al,Qn),t($e,Hn),c(e,Ar,i),b(ft,e,i),c(e,$r,i),c(e,pe,i),t(pe,Ie),t(Ie,$l),b(ht,$l,null),t(pe,Dn),t(pe,Il),t(Il,On),c(e,Ir,i),c(e,Xe,i),t(Xe,Kn),t(Xe,Mt),t(Mt,ei),t(Xe,ti),c(e,Xr,i),b(_t,e,i),c(e,Cr,i),c(e,ee,i),t(ee,ai),t(ee,Xl),t(Xl,li),t(ee,ri),t(ee,Cl),t(Cl,oi),t(ee,si),c(e,Wr,i),c(e,Ce,i),t(Ce,ni),t(Ce,Wl),t(Wl,ii),t(Ce,ui),c(e,Zr,i),c(e,na,i),t(na,ci),c(e,Nr,i),b(yt,e,i),zr=!0},p(e,[i]){const vt={};i&2&&(vt.$$scope={dirty:i,ctx:e}),Me.$set(vt);const Zl={};i&2&&(Zl.$$scope={dirty:i,ctx:e}),Je.$set(Zl)},i(e){zr||(E(j.$$.fragment,e),E(Be.$$.fragment,e),E(Ye.$$.fragment,e),E(Se.$$.fragment,e),E(xe.$$.fragment,e),E(ke.$$.fragment,e),E(Me.$$.fragment,e),E(qe.$$.fragment,e),E(Oe.$$.fragment,e),E(et.$$.fragment,e),E(Je.$$.fragment,e),E(tt.$$.fragment,e),E(lt.$$.fragment,e),E(rt.$$.fragment,e),E(ot.$$.fragment,e),E(st.$$.fragment,e),E(nt.$$.fragment,e),E(it.$$.fragment,e),E(ut.$$.fragment,e),E(ct.$$.fragment,e),E(pt.$$.fragment,e),E(dt.$$.fragment,e),E(mt.$$.fragment,e),E(ft.$$.fragment,e),E(ht.$$.fragment,e),E(_t.$$.fragment,e),E(yt.$$.fragment,e),zr=!0)},o(e){g(j.$$.fragment,e),g(Be.$$.fragment,e),g(Ye.$$.fragment,e),g(Se.$$.fragment,e),g(xe.$$.fragment,e),g(ke.$$.fragment,e),g(Me.$$.fragment,e),g(qe.$$.fragment,e),g(Oe.$$.fragment,e),g(et.$$.fragment,e),g(Je.$$.fragment,e),g(tt.$$.fragment,e),g(lt.$$.fragment,e),g(rt.$$.fragment,e),g(ot.$$.fragment,e),g(st.$$.fragment,e),g(nt.$$.fragment,e),g(it.$$.fragment,e),g(ut.$$.fragment,e),g(ct.$$.fragment,e),g(pt.$$.fragment,e),g(dt.$$.fragment,e),g(mt.$$.fragment,e),g(ft.$$.fragment,e),g(ht.$$.fragment,e),g(_t.$$.fragment,e),g(yt.$$.fragment,e),zr=!1},d(e){a(m),e&&a(v),e&&a(f),A(j),e&&a(z),e&&a(I),e&&a(Ne),e&&a(x),e&&a(zl),e&&a(jt),e&&a(Rl),e&&a(Q),e&&a(Ll),e&&a(H),e&&a(Gl),e&&a(le),A(Be),e&&a(Vl),e&&a(me),e&&a(Fl),A(Ye,e),e&&a(Bl),e&&a(Tt),e&&a(Yl),e&&a(fe),e&&a(Sl),e&&a(Dt),e&&a(xl),A(Se,e),e&&a(kl),e&&a(Ot),e&&a(ql),A(xe,e),e&&a(Pl),e&&a(re),A(ke),e&&a(Ql),A(Me,e),e&&a(Hl),e&&a(oe),A(qe),e&&a(Dl),e&&a(Pe),e&&a(Ol),e&&a(ye),e&&a(Kl),A(Oe,e),e&&a(er),e&&a(ve),e&&a(tr),e&&a(se),A(et),e&&a(ar),A(Je,e),e&&a(lr),e&&a(ne),A(tt),e&&a(rr),e&&a(Te),e&&a(or),e&&a(Ue),A(lt),e&&a(sr),e&&a(q),e&&a(nr),A(rt,e),e&&a(ir),e&&a(Kt),e&&a(ur),A(ot,e),e&&a(cr),e&&a(ea),e&&a(pr),A(st,e),e&&a(dr),e&&a(ie),A(nt),e&&a(mr),e&&a(ta),e&&a(fr),e&&a(D),e&&a(hr),e&&a(ra),e&&a(Mr),A(it,e),e&&a(_r),e&&a(ue),A(ut),e&&a(yr),e&&a(oa),e&&a(vr),e&&a(O),e&&a(wr),A(ct,e),e&&a(Jr),e&&a(K),e&&a(jr),A(pt,e),e&&a(Tr),e&&a(ce),A(dt),e&&a(Ur),e&&a(sa),e&&a(br),e&&a(P),e&&a(Er),A(mt,e),e&&a(gr),e&&a($e),e&&a(Ar),A(ft,e),e&&a($r),e&&a(pe),A(ht),e&&a(Ir),e&&a(Xe),e&&a(Xr),A(_t,e),e&&a(Cr),e&&a(ee),e&&a(Wr),e&&a(Ce),e&&a(Zr),e&&a(na),e&&a(Nr),A(yt,e)}}}const lp={local:"entrenamiento-con-scripts",sections:[{local:"configuracin",title:"Configuraci\xF3n"},{local:"ejecutar-un-script",title:"Ejecutar un script"},{local:"entrenamiento-distribuido-y-de-precisin-mixta",title:"Entrenamiento distribuido y de precisi\xF3n mixta"},{local:"ejecutar-un-script-en-una-tpu",title:"Ejecutar un script en una TPU"},{local:"ejecutar-un-script-con-accelerate",title:"Ejecutar un script con \u{1F917} Accelerate"},{local:"usar-un-conjunto-de-datos-personalizado",title:"Usar un conjunto de datos personalizado"},{local:"prueba-un-script",title:"Prueba un script"},{local:"reanudar-el-entrenamiento-desde-el-punto-de-control",title:"Reanudar el entrenamiento desde el punto de control"},{local:"comparte-tu-modelo",title:"Comparte tu modelo"}],title:"Entrenamiento con scripts"};function rp(Y){return qc(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class cp extends Yc{constructor(m){super();Sc(this,m,rp,ap,xc,{})}}export{cp as default,lp as metadata};
