import{S as wp,i as kp,s as vp,e as i,k as c,w as M,t as r,M as Mp,c as o,d as t,m as h,a as d,x as _,h as a,b as v,G as n,g as f,y,q as T,o as E,B as j,v as _p,L as me}from"../chunks/vendor-hf-doc-builder.js";import{T as yt}from"../chunks/Tip-hf-doc-builder.js";import{Y as bp}from"../chunks/Youtube-hf-doc-builder.js";import{I as _e}from"../chunks/IconCopyLink-hf-doc-builder.js";import{C as N}from"../chunks/CodeBlock-hf-doc-builder.js";import{D as yp}from"../chunks/DocNotebookDropdown-hf-doc-builder.js";import{F as qn,M as oe}from"../chunks/Markdown-hf-doc-builder.js";function Tp(z){let s,u;return{c(){s=i("p"),u=r(`Alle in der Dokumentation vorgestellten Codebeispiele haben oben links einen Umschalter f\xFCr PyTorch und TensorFlow. Wenn
nicht, wird erwartet, dass der Code f\xFCr beide Backends ohne \xC4nderungen funktioniert.`)},l(l){s=o(l,"P",{});var m=d(s);u=a(m,`Alle in der Dokumentation vorgestellten Codebeispiele haben oben links einen Umschalter f\xFCr PyTorch und TensorFlow. Wenn
nicht, wird erwartet, dass der Code f\xFCr beide Backends ohne \xC4nderungen funktioniert.`),m.forEach(t)},m(l,m){f(l,s,m),n(s,u)},d(l){l&&t(s)}}}function Ep(z){let s,u,l,m,g,w,k,I;return{c(){s=i("p"),u=r("F\xFCr mehr Details \xFCber die "),l=i("code"),m=r("pipeline()"),g=r(" und assoziierte Aufgaben, schauen Sie in die Dokumentation "),w=i("a"),k=r("hier"),I=r("."),this.h()},l($){s=o($,"P",{});var Z=d(s);u=a(Z,"F\xFCr mehr Details \xFCber die "),l=o(Z,"CODE",{});var C=d(l);m=a(C,"pipeline()"),C.forEach(t),g=a(Z," und assoziierte Aufgaben, schauen Sie in die Dokumentation "),w=o(Z,"A",{href:!0});var G=d(w);k=a(G,"hier"),G.forEach(t),I=a(Z,"."),Z.forEach(t),this.h()},h(){v(w,"href","./main_classes/pipelines")},m($,Z){f($,s,Z),n(s,u),n(s,l),n(l,m),n(s,g),n(s,w),n(w,k),n(s,I)},d($){$&&t(s)}}}function jp(z){let s,u;return s=new N({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRvcmNo",highlighted:"pip install torch"}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p:me,i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function zp(z){let s,u;return s=new oe({props:{$$slots:{default:[jp]},$$scope:{ctx:z}}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p(l,m){const g={};m&2&&(g.$$scope={dirty:m,ctx:l}),s.$set(g)},i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function Ap(z){let s,u;return s=new N({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMHRlbnNvcmZsb3c=",highlighted:"pip install tensorflow"}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p:me,i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function Sp(z){let s,u;return s=new oe({props:{$$slots:{default:[Ap]},$$scope:{ctx:z}}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p(l,m){const g={};m&2&&(g.$$scope={dirty:m,ctx:l}),s.$set(g)},i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function Up(z){let s,u,l,m,g,w,k,I,$,Z,C,G,F,B;return F=new N({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)`}}),{c(){s=i("p"),u=r("Use the "),l=i("code"),m=r("AutoModelForSequenceClassification"),g=r(" and "),w=i("code"),k=r("AutoTokenizer"),I=r(" to load the pretrained model and it\u2019s associated tokenizer (more on an "),$=i("code"),Z=r("AutoClass"),C=r(" below):"),G=c(),M(F.$$.fragment)},l(A){s=o(A,"P",{});var W=d(s);u=a(W,"Use the "),l=o(W,"CODE",{});var b=d(l);m=a(b,"AutoModelForSequenceClassification"),b.forEach(t),g=a(W," and "),w=o(W,"CODE",{});var J=d(w);k=a(J,"AutoTokenizer"),J.forEach(t),I=a(W," to load the pretrained model and it\u2019s associated tokenizer (more on an "),$=o(W,"CODE",{});var x=d($);Z=a(x,"AutoClass"),x.forEach(t),C=a(W," below):"),W.forEach(t),G=h(A),_(F.$$.fragment,A)},m(A,W){f(A,s,W),n(s,u),n(s,l),n(l,m),n(s,g),n(s,w),n(w,k),n(s,I),n(s,$),n($,Z),n(s,C),f(A,G,W),y(F,A,W),B=!0},p:me,i(A){B||(T(F.$$.fragment,A),B=!0)},o(A){E(F.$$.fragment,A),B=!1},d(A){A&&t(s),A&&t(G),j(F,A)}}}function Jp(z){let s,u;return s=new oe({props:{$$slots:{default:[Up]},$$scope:{ctx:z}}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p(l,m){const g={};m&2&&(g.$$scope={dirty:m,ctx:l}),s.$set(g)},i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function Zp(z){let s,u,l,m,g,w,k,I,$,Z,C,G,F,B;return F=new N({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)`}}),{c(){s=i("p"),u=r("Use the "),l=i("code"),m=r("TFAutoModelForSequenceClassification"),g=r(" and "),w=i("code"),k=r("AutoTokenizer"),I=r(" to load the pretrained model and it\u2019s associated tokenizer (more on an "),$=i("code"),Z=r("TFAutoClass"),C=r(" below):"),G=c(),M(F.$$.fragment)},l(A){s=o(A,"P",{});var W=d(s);u=a(W,"Use the "),l=o(W,"CODE",{});var b=d(l);m=a(b,"TFAutoModelForSequenceClassification"),b.forEach(t),g=a(W," and "),w=o(W,"CODE",{});var J=d(w);k=a(J,"AutoTokenizer"),J.forEach(t),I=a(W," to load the pretrained model and it\u2019s associated tokenizer (more on an "),$=o(W,"CODE",{});var x=d($);Z=a(x,"TFAutoClass"),x.forEach(t),C=a(W," below):"),W.forEach(t),G=h(A),_(F.$$.fragment,A)},m(A,W){f(A,s,W),n(s,u),n(s,l),n(l,m),n(s,g),n(s,w),n(w,k),n(s,I),n(s,$),n($,Z),n(s,C),f(A,G,W),y(F,A,W),B=!0},p:me,i(A){B||(T(F.$$.fragment,A),B=!0)},o(A){E(F.$$.fragment,A),B=!1},d(A){A&&t(s),A&&t(G),j(F,A)}}}function Wp(z){let s,u;return s=new oe({props:{$$slots:{default:[Zp]},$$scope:{ctx:z}}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p(l,m){const g={};m&2&&(g.$$scope={dirty:m,ctx:l}),s.$set(g)},i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function Ip(z){let s,u;return s=new N({props:{code:"cHRfYmF0Y2glMjAlM0QlMjB0b2tlbml6ZXIoJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTVCJTIyV2UlMjBhcmUlMjB2ZXJ5JTIwaGFwcHklMjB0byUyMHNob3clMjB5b3UlMjB0aGUlMjAlRjAlOUYlQTQlOTclMjBUcmFuc2Zvcm1lcnMlMjBsaWJyYXJ5LiUyMiUyQyUyMCUyMldlJTIwaG9wZSUyMHlvdSUyMGRvbid0JTIwaGF0ZSUyMGl0LiUyMiU1RCUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMHBhZGRpbmclM0RUcnVlJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwdHJ1bmNhdGlvbiUzRFRydWUlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBtYXhfbGVuZ3RoJTNENTEyJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwcmV0dXJuX3RlbnNvcnMlM0QlMjJwdCUyMiUyQyUwQSk=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>pt_batch = tokenizer(
<span class="hljs-meta">... </span>    [<span class="hljs-string">&quot;We are very happy to show you the \u{1F917} Transformers library.&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;We hope you don&#x27;t hate it.&quot;</span>],
<span class="hljs-meta">... </span>    padding=<span class="hljs-literal">True</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>    truncation=<span class="hljs-literal">True</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>    max_length=<span class="hljs-number">512</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>    return_tensors=<span class="hljs-string">&quot;pt&quot;</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>)`}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p:me,i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function Cp(z){let s,u;return s=new oe({props:{$$slots:{default:[Ip]},$$scope:{ctx:z}}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p(l,m){const g={};m&2&&(g.$$scope={dirty:m,ctx:l}),s.$set(g)},i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function Fp(z){let s,u;return s=new N({props:{code:"dGZfYmF0Y2glMjAlM0QlMjB0b2tlbml6ZXIoJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTVCJTIyV2UlMjBhcmUlMjB2ZXJ5JTIwaGFwcHklMjB0byUyMHNob3clMjB5b3UlMjB0aGUlMjAlRjAlOUYlQTQlOTclMjBUcmFuc2Zvcm1lcnMlMjBsaWJyYXJ5LiUyMiUyQyUyMCUyMldlJTIwaG9wZSUyMHlvdSUyMGRvbid0JTIwaGF0ZSUyMGl0LiUyMiU1RCUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMHBhZGRpbmclM0RUcnVlJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwdHJ1bmNhdGlvbiUzRFRydWUlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBtYXhfbGVuZ3RoJTNENTEyJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwcmV0dXJuX3RlbnNvcnMlM0QlMjJ0ZiUyMiUyQyUwQSk=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_batch = tokenizer(
<span class="hljs-meta">... </span>    [<span class="hljs-string">&quot;We are very happy to show you the \u{1F917} Transformers library.&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;We hope you don&#x27;t hate it.&quot;</span>],
<span class="hljs-meta">... </span>    padding=<span class="hljs-literal">True</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>    truncation=<span class="hljs-literal">True</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>    max_length=<span class="hljs-number">512</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>    return_tensors=<span class="hljs-string">&quot;tf&quot;</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>)`}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p:me,i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function Rp(z){let s,u;return s=new oe({props:{$$slots:{default:[Fp]},$$scope:{ctx:z}}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p(l,m){const g={};m&2&&(g.$$scope={dirty:m,ctx:l}),s.$set(g)},i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function Gp(z){let s,u,l,m,g;return{c(){s=i("p"),u=r("In der "),l=i("a"),m=r("Aufgabenzusammenfassung"),g=r(" steht, welche [AutoModel]-Klasse f\xFCr welche Aufgabe zu verwenden ist."),this.h()},l(w){s=o(w,"P",{});var k=d(s);u=a(k,"In der "),l=o(k,"A",{href:!0});var I=d(l);m=a(I,"Aufgabenzusammenfassung"),I.forEach(t),g=a(k," steht, welche [AutoModel]-Klasse f\xFCr welche Aufgabe zu verwenden ist."),k.forEach(t),this.h()},h(){v(l,"href","./task_summary")},m(w,k){f(w,s,k),n(s,u),n(s,l),n(l,m),n(s,g)},d(w){w&&t(s)}}}function Vp(z){let s,u,l,m,g,w,k,I,$,Z,C,G,F,B,A,W,b,J,x,D,Y,H,te,O,X,ee,ne,q,le,S,R,Q;return W=new N({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Nb2RlbEZvclNlcXVlbmNlQ2xhc3NpZmljYXRpb24lMEElMEFtb2RlbF9uYW1lJTIwJTNEJTIwJTIybmxwdG93biUyRmJlcnQtYmFzZS1tdWx0aWxpbmd1YWwtdW5jYXNlZC1zZW50aW1lbnQlMjIlMEFwdF9tb2RlbCUyMCUzRCUyMEF1dG9Nb2RlbEZvclNlcXVlbmNlQ2xhc3NpZmljYXRpb24uZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKG1vZGVsX25hbWUp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoModelForSequenceClassification

<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)`}}),J=new yt({props:{$$slots:{default:[Gp]},$$scope:{ctx:z}}}),ee=new N({props:{code:"cHRfb3V0cHV0cyUyMCUzRCUyMHB0X21vZGVsKCoqcHRfYmF0Y2gp",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>pt_outputs = pt_model(**pt_batch)'}}),R=new N({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>],
        [<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>]], grad_fn=&lt;SoftmaxBackward0&gt;)`}}),{c(){s=i("p"),u=r("\u{1F917} Transformers bietet eine einfache und einheitliche M\xF6glichkeit, vortrainierte Instanzen zu laden. Das bedeutet, dass Sie ein "),l=i("code"),m=r("AutoModel"),g=r(" laden k\xF6nnen, wie Sie einen "),w=i("code"),k=r("AutoTokenizer"),I=r(" laden w\xFCrden. Der einzige Unterschied ist die Auswahl des richtigen "),$=i("code"),Z=r("AutoModel"),C=r(" f\xFCr die Aufgabe. Da Sie eine Text- oder Sequenzklassifizierung vornehmen, laden Sie "),G=i("code"),F=r("AutoModelForSequenceClassification"),B=r(":"),A=c(),M(W.$$.fragment),b=c(),M(J.$$.fragment),x=c(),D=i("p"),Y=r("Jetzt k\xF6nnen Sie Ihren vorverarbeiteten Stapel von Eingaben direkt an das Modell \xFCbergeben. Sie m\xFCssen nur das W\xF6rterbuch entpacken, indem Sie "),H=i("code"),te=r("**"),O=r(" hinzuf\xFCgen:"),X=c(),M(ee.$$.fragment),ne=c(),q=i("p"),le=r("Das Modell gibt die endg\xFCltigen Aktivierungen in dem Attribut \u201Clogits\u201D aus. Wenden Sie die Softmax-Funktion auf die \u201Clogits\u201D an, um die Wahrscheinlichkeiten zu erhalten:"),S=c(),M(R.$$.fragment)},l(U){s=o(U,"P",{});var V=d(s);u=a(V,"\u{1F917} Transformers bietet eine einfache und einheitliche M\xF6glichkeit, vortrainierte Instanzen zu laden. Das bedeutet, dass Sie ein "),l=o(V,"CODE",{});var fe=d(l);m=a(fe,"AutoModel"),fe.forEach(t),g=a(V," laden k\xF6nnen, wie Sie einen "),w=o(V,"CODE",{});var ce=d(w);k=a(ce,"AutoTokenizer"),ce.forEach(t),I=a(V," laden w\xFCrden. Der einzige Unterschied ist die Auswahl des richtigen "),$=o(V,"CODE",{});var de=d($);Z=a(de,"AutoModel"),de.forEach(t),C=a(V," f\xFCr die Aufgabe. Da Sie eine Text- oder Sequenzklassifizierung vornehmen, laden Sie "),G=o(V,"CODE",{});var mn=d(G);F=a(mn,"AutoModelForSequenceClassification"),mn.forEach(t),B=a(V,":"),V.forEach(t),A=h(U),_(W.$$.fragment,U),b=h(U),_(J.$$.fragment,U),x=h(U),D=o(U,"P",{});var pe=d(D);Y=a(pe,"Jetzt k\xF6nnen Sie Ihren vorverarbeiteten Stapel von Eingaben direkt an das Modell \xFCbergeben. Sie m\xFCssen nur das W\xF6rterbuch entpacken, indem Sie "),H=o(pe,"CODE",{});var Qn=d(H);te=a(Qn,"**"),Qn.forEach(t),O=a(pe," hinzuf\xFCgen:"),pe.forEach(t),X=h(U),_(ee.$$.fragment,U),ne=h(U),q=o(U,"P",{});var Ze=d(q);le=a(Ze,"Das Modell gibt die endg\xFCltigen Aktivierungen in dem Attribut \u201Clogits\u201D aus. Wenden Sie die Softmax-Funktion auf die \u201Clogits\u201D an, um die Wahrscheinlichkeiten zu erhalten:"),Ze.forEach(t),S=h(U),_(R.$$.fragment,U)},m(U,V){f(U,s,V),n(s,u),n(s,l),n(l,m),n(s,g),n(s,w),n(w,k),n(s,I),n(s,$),n($,Z),n(s,C),n(s,G),n(G,F),n(s,B),f(U,A,V),y(W,U,V),f(U,b,V),y(J,U,V),f(U,x,V),f(U,D,V),n(D,Y),n(D,H),n(H,te),n(D,O),f(U,X,V),y(ee,U,V),f(U,ne,V),f(U,q,V),n(q,le),f(U,S,V),y(R,U,V),Q=!0},p(U,V){const fe={};V&2&&(fe.$$scope={dirty:V,ctx:U}),J.$set(fe)},i(U){Q||(T(W.$$.fragment,U),T(J.$$.fragment,U),T(ee.$$.fragment,U),T(R.$$.fragment,U),Q=!0)},o(U){E(W.$$.fragment,U),E(J.$$.fragment,U),E(ee.$$.fragment,U),E(R.$$.fragment,U),Q=!1},d(U){U&&t(s),U&&t(A),j(W,U),U&&t(b),j(J,U),U&&t(x),U&&t(D),U&&t(X),j(ee,U),U&&t(ne),U&&t(q),U&&t(S),j(R,U)}}}function Np(z){let s,u;return s=new oe({props:{$$slots:{default:[Vp]},$$scope:{ctx:z}}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p(l,m){const g={};m&2&&(g.$$scope={dirty:m,ctx:l}),s.$set(g)},i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function Bp(z){let s,u,l,m,g;return{c(){s=i("p"),u=r("In der "),l=i("a"),m=r("Aufgabenzusammenfassung"),g=r(" steht, welche [AutoModel]-Klasse f\xFCr welche Aufgabe zu verwenden ist."),this.h()},l(w){s=o(w,"P",{});var k=d(s);u=a(k,"In der "),l=o(k,"A",{href:!0});var I=d(l);m=a(I,"Aufgabenzusammenfassung"),I.forEach(t),g=a(k," steht, welche [AutoModel]-Klasse f\xFCr welche Aufgabe zu verwenden ist."),k.forEach(t),this.h()},h(){v(l,"href","./task_summary")},m(w,k){f(w,s,k),n(s,u),n(s,l),n(l,m),n(s,g)},d(w){w&&t(s)}}}function Dp(z){let s,u,l,m,g,w,k,I,$,Z,C,G,F,B,A,W,b,J,x,D,Y,H,te,O,X,ee,ne,q,le;return W=new N({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFRGQXV0b01vZGVsRm9yU2VxdWVuY2VDbGFzc2lmaWNhdGlvbiUwQSUwQW1vZGVsX25hbWUlMjAlM0QlMjAlMjJubHB0b3duJTJGYmVydC1iYXNlLW11bHRpbGluZ3VhbC11bmNhc2VkLXNlbnRpbWVudCUyMiUwQXRmX21vZGVsJTIwJTNEJTIwVEZBdXRvTW9kZWxGb3JTZXF1ZW5jZUNsYXNzaWZpY2F0aW9uLmZyb21fcHJldHJhaW5lZChtb2RlbF9uYW1lKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> TFAutoModelForSequenceClassification

<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)`}}),J=new yt({props:{$$slots:{default:[Bp]},$$scope:{ctx:z}}}),te=new N({props:{code:"dGZfb3V0cHV0cyUyMCUzRCUyMHRmX21vZGVsKHRmX2JhdGNoKQ==",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_outputs = tf_model(tf_batch)'}}),q=new N({props:{code:"aW1wb3J0JTIwdGVuc29yZmxvdyUyMGFzJTIwdGYlMEElMEF0Zl9wcmVkaWN0aW9ucyUyMCUzRCUyMHRmLm5uLnNvZnRtYXgodGZfb3V0cHV0cy5sb2dpdHMlMkMlMjBheGlzJTNELTEpJTBBdGZfcHJlZGljdGlvbnM=",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>tf_predictions`}}),{c(){s=i("p"),u=r("\u{1F917} Transformers bietet eine einfache und einheitliche Methode zum Laden von vortrainierten Instanzen. Das bedeutet, dass Sie ein "),l=i("code"),m=r("TFAutoModel"),g=r(" genauso laden k\xF6nnen, wie Sie einen "),w=i("code"),k=r("AutoTokenizer"),I=r(" laden w\xFCrden. Der einzige Unterschied ist die Auswahl des richtigen "),$=i("code"),Z=r("TFAutoModel"),C=r(" f\xFCr die Aufgabe. Da Sie Text - oder Sequenz - Klassifizierung machen, laden Sie "),G=i("code"),F=r("TFAutoModelForSequenceClassification"),B=r(":"),A=c(),M(W.$$.fragment),b=c(),M(J.$$.fragment),x=c(),D=i("p"),Y=r("Jetzt k\xF6nnen Sie Ihren vorverarbeiteten Stapel von Eingaben direkt an das Modell \xFCbergeben, indem Sie die W\xF6rterbuchschl\xFCssel direkt an die Tensoren \xFCbergeben:"),H=c(),M(te.$$.fragment),O=c(),X=i("p"),ee=r("Das Modell gibt die endg\xFCltigen Aktivierungen in dem Attribut \u201Clogits\u201D aus. Wenden Sie die Softmax-Funktion auf die \u201Clogits\u201D an, um die Wahrscheinlichkeiten zu erhalten:"),ne=c(),M(q.$$.fragment)},l(S){s=o(S,"P",{});var R=d(s);u=a(R,"\u{1F917} Transformers bietet eine einfache und einheitliche Methode zum Laden von vortrainierten Instanzen. Das bedeutet, dass Sie ein "),l=o(R,"CODE",{});var Q=d(l);m=a(Q,"TFAutoModel"),Q.forEach(t),g=a(R," genauso laden k\xF6nnen, wie Sie einen "),w=o(R,"CODE",{});var U=d(w);k=a(U,"AutoTokenizer"),U.forEach(t),I=a(R," laden w\xFCrden. Der einzige Unterschied ist die Auswahl des richtigen "),$=o(R,"CODE",{});var V=d($);Z=a(V,"TFAutoModel"),V.forEach(t),C=a(R," f\xFCr die Aufgabe. Da Sie Text - oder Sequenz - Klassifizierung machen, laden Sie "),G=o(R,"CODE",{});var fe=d(G);F=a(fe,"TFAutoModelForSequenceClassification"),fe.forEach(t),B=a(R,":"),R.forEach(t),A=h(S),_(W.$$.fragment,S),b=h(S),_(J.$$.fragment,S),x=h(S),D=o(S,"P",{});var ce=d(D);Y=a(ce,"Jetzt k\xF6nnen Sie Ihren vorverarbeiteten Stapel von Eingaben direkt an das Modell \xFCbergeben, indem Sie die W\xF6rterbuchschl\xFCssel direkt an die Tensoren \xFCbergeben:"),ce.forEach(t),H=h(S),_(te.$$.fragment,S),O=h(S),X=o(S,"P",{});var de=d(X);ee=a(de,"Das Modell gibt die endg\xFCltigen Aktivierungen in dem Attribut \u201Clogits\u201D aus. Wenden Sie die Softmax-Funktion auf die \u201Clogits\u201D an, um die Wahrscheinlichkeiten zu erhalten:"),de.forEach(t),ne=h(S),_(q.$$.fragment,S)},m(S,R){f(S,s,R),n(s,u),n(s,l),n(l,m),n(s,g),n(s,w),n(w,k),n(s,I),n(s,$),n($,Z),n(s,C),n(s,G),n(G,F),n(s,B),f(S,A,R),y(W,S,R),f(S,b,R),y(J,S,R),f(S,x,R),f(S,D,R),n(D,Y),f(S,H,R),y(te,S,R),f(S,O,R),f(S,X,R),n(X,ee),f(S,ne,R),y(q,S,R),le=!0},p(S,R){const Q={};R&2&&(Q.$$scope={dirty:R,ctx:S}),J.$set(Q)},i(S){le||(T(W.$$.fragment,S),T(J.$$.fragment,S),T(te.$$.fragment,S),T(q.$$.fragment,S),le=!0)},o(S){E(W.$$.fragment,S),E(J.$$.fragment,S),E(te.$$.fragment,S),E(q.$$.fragment,S),le=!1},d(S){S&&t(s),S&&t(A),j(W,S),S&&t(b),j(J,S),S&&t(x),S&&t(D),S&&t(H),j(te,S),S&&t(O),S&&t(X),S&&t(ne),j(q,S)}}}function xp(z){let s,u;return s=new oe({props:{$$slots:{default:[Dp]},$$scope:{ctx:z}}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p(l,m){const g={};m&2&&(g.$$scope={dirty:m,ctx:l}),s.$set(g)},i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function Xp(z){let s,u,l,m,g;return{c(){s=i("p"),u=r("Alle \u{1F917} Transformers-Modelle (PyTorch oder TensorFlow) geben die Tensoren "),l=i("em"),m=r("vor"),g=r(` der endg\xFCltigen Aktivierungsfunktion
Funktion (wie Softmax) aus, da die endg\xFCltige Aktivierungsfunktion oft mit dem Verlusten verschmolzen ist.`)},l(w){s=o(w,"P",{});var k=d(s);u=a(k,"Alle \u{1F917} Transformers-Modelle (PyTorch oder TensorFlow) geben die Tensoren "),l=o(k,"EM",{});var I=d(l);m=a(I,"vor"),I.forEach(t),g=a(k,` der endg\xFCltigen Aktivierungsfunktion
Funktion (wie Softmax) aus, da die endg\xFCltige Aktivierungsfunktion oft mit dem Verlusten verschmolzen ist.`),k.forEach(t)},m(w,k){f(w,s,k),n(s,u),n(s,l),n(l,m),n(s,g)},d(w){w&&t(s)}}}function Pp(z){let s,u;return{c(){s=i("p"),u=r(`Transformers-Modellausgaben sind spezielle Datenklassen, so dass ihre Attribute in einer IDE automatisch vervollst\xE4ndigt werden.
Die Modellausg\xE4nge verhalten sich auch wie ein Tupel oder ein W\xF6rterbuch (z.B. k\xF6nnen Sie mit einem Integer, einem Slice oder einem String indexieren), wobei die Attribute, die \u201CNone\u201D sind, ignoriert werden.`)},l(l){s=o(l,"P",{});var m=d(s);u=a(m,`Transformers-Modellausgaben sind spezielle Datenklassen, so dass ihre Attribute in einer IDE automatisch vervollst\xE4ndigt werden.
Die Modellausg\xE4nge verhalten sich auch wie ein Tupel oder ein W\xF6rterbuch (z.B. k\xF6nnen Sie mit einem Integer, einem Slice oder einem String indexieren), wobei die Attribute, die \u201CNone\u201D sind, ignoriert werden.`),m.forEach(t)},m(l,m){f(l,s,m),n(s,u)},d(l){l&&t(s)}}}function Hp(z){let s,u,l,m,g,w,k,I,$,Z,C,G,F,B,A,W;return k=new N({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)`}}),A=new N({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>)'}}),{c(){s=i("p"),u=r("Sobald Ihr Modell feinabgestimmt ist, k\xF6nnen Sie es mit seinem Tokenizer speichern, indem Sie "),l=i("code"),m=r("PreTrainedModel.save_pretrained()"),g=r(" verwenden:"),w=c(),M(k.$$.fragment),I=c(),$=i("p"),Z=r("Wenn Sie bereit sind, das Modell erneut zu verwenden, laden Sie es mit "),C=i("code"),G=r("PreTrainedModel.from_pretrained()"),F=r(":"),B=c(),M(A.$$.fragment)},l(b){s=o(b,"P",{});var J=d(s);u=a(J,"Sobald Ihr Modell feinabgestimmt ist, k\xF6nnen Sie es mit seinem Tokenizer speichern, indem Sie "),l=o(J,"CODE",{});var x=d(l);m=a(x,"PreTrainedModel.save_pretrained()"),x.forEach(t),g=a(J," verwenden:"),J.forEach(t),w=h(b),_(k.$$.fragment,b),I=h(b),$=o(b,"P",{});var D=d($);Z=a(D,"Wenn Sie bereit sind, das Modell erneut zu verwenden, laden Sie es mit "),C=o(D,"CODE",{});var Y=d(C);G=a(Y,"PreTrainedModel.from_pretrained()"),Y.forEach(t),F=a(D,":"),D.forEach(t),B=h(b),_(A.$$.fragment,b)},m(b,J){f(b,s,J),n(s,u),n(s,l),n(l,m),n(s,g),f(b,w,J),y(k,b,J),f(b,I,J),f(b,$,J),n($,Z),n($,C),n(C,G),n($,F),f(b,B,J),y(A,b,J),W=!0},p:me,i(b){W||(T(k.$$.fragment,b),T(A.$$.fragment,b),W=!0)},o(b){E(k.$$.fragment,b),E(A.$$.fragment,b),W=!1},d(b){b&&t(s),b&&t(w),j(k,b),b&&t(I),b&&t($),b&&t(B),j(A,b)}}}function Yp(z){let s,u;return s=new oe({props:{$$slots:{default:[Hp]},$$scope:{ctx:z}}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p(l,m){const g={};m&2&&(g.$$scope={dirty:m,ctx:l}),s.$set(g)},i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function Op(z){let s,u,l,m,g,w,k,I,$,Z,C,G,F,B,A,W;return k=new N({props:{code:"dGZfc2F2ZV9kaXJlY3RvcnklMjAlM0QlMjAlMjIuJTJGdGZfc2F2ZV9wcmV0cmFpbmVkJTIyJTBBdG9rZW5pemVyLnNhdmVfcHJldHJhaW5lZCh0Zl9zYXZlX2RpcmVjdG9yeSklMEF0Zl9tb2RlbC5zYXZlX3ByZXRyYWluZWQodGZfc2F2ZV9kaXJlY3Rvcnkp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_save_directory = <span class="hljs-string">&quot;./tf_save_pretrained&quot;</span>
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tokenizer.save_pretrained(tf_save_directory)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_model.save_pretrained(tf_save_directory)`}}),A=new N({props:{code:"dGZfbW9kZWwlMjAlM0QlMjBURkF1dG9Nb2RlbEZvclNlcXVlbmNlQ2xhc3NpZmljYXRpb24uZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMi4lMkZ0Zl9zYXZlX3ByZXRyYWluZWQlMjIp",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;./tf_save_pretrained&quot;</span>)'}}),{c(){s=i("p"),u=r("Sobald Ihr Modell feinabgestimmt ist, k\xF6nnen Sie es mit seinem Tokenizer unter Verwendung von "),l=i("code"),m=r("TFPreTrainedModel.save_pretrained()"),g=r(" speichern:"),w=c(),M(k.$$.fragment),I=c(),$=i("p"),Z=r("Wenn Sie bereit sind, das Modell wieder zu verwenden, laden Sie es mit "),C=i("code"),G=r("TFPreTrainedModel.from_pretrained()"),F=r(":"),B=c(),M(A.$$.fragment)},l(b){s=o(b,"P",{});var J=d(s);u=a(J,"Sobald Ihr Modell feinabgestimmt ist, k\xF6nnen Sie es mit seinem Tokenizer unter Verwendung von "),l=o(J,"CODE",{});var x=d(l);m=a(x,"TFPreTrainedModel.save_pretrained()"),x.forEach(t),g=a(J," speichern:"),J.forEach(t),w=h(b),_(k.$$.fragment,b),I=h(b),$=o(b,"P",{});var D=d($);Z=a(D,"Wenn Sie bereit sind, das Modell wieder zu verwenden, laden Sie es mit "),C=o(D,"CODE",{});var Y=d(C);G=a(Y,"TFPreTrainedModel.from_pretrained()"),Y.forEach(t),F=a(D,":"),D.forEach(t),B=h(b),_(A.$$.fragment,b)},m(b,J){f(b,s,J),n(s,u),n(s,l),n(l,m),n(s,g),f(b,w,J),y(k,b,J),f(b,I,J),f(b,$,J),n($,Z),n($,C),n(C,G),n($,F),f(b,B,J),y(A,b,J),W=!0},p:me,i(b){W||(T(k.$$.fragment,b),T(A.$$.fragment,b),W=!0)},o(b){E(k.$$.fragment,b),E(A.$$.fragment,b),W=!1},d(b){b&&t(s),b&&t(w),j(k,b),b&&t(I),b&&t($),b&&t(B),j(A,b)}}}function qp(z){let s,u;return s=new oe({props:{$$slots:{default:[Op]},$$scope:{ctx:z}}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p(l,m){const g={};m&2&&(g.$$scope={dirty:m,ctx:l}),s.$set(g)},i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function Qp(z){let s,u;return s=new N({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>)`}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p:me,i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function Lp(z){let s,u;return s=new oe({props:{$$slots:{default:[Qp]},$$scope:{ctx:z}}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p(l,m){const g={};m&2&&(g.$$scope={dirty:m,ctx:l}),s.$set(g)},i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function Kp(z){let s,u;return s=new N({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>)`}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p:me,i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function ef(z){let s,u;return s=new oe({props:{$$slots:{default:[Kp]},$$scope:{ctx:z}}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p(l,m){const g={};m&2&&(g.$$scope={dirty:m,ctx:l}),s.$set(g)},i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function nf(z){let s,u,l,m,g,w,k,I;return k=new N({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Nb2RlbCUwQSUwQW15X21vZGVsJTIwJTNEJTIwQXV0b01vZGVsLmZyb21fY29uZmlnKG15X2NvbmZpZyk=",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>my_model = AutoModel.from_config(my_config)`}}),{c(){s=i("p"),u=r("Create a model from your custom configuration with "),l=i("code"),m=r("AutoModel.from_config()"),g=r(":"),w=c(),M(k.$$.fragment)},l($){s=o($,"P",{});var Z=d(s);u=a(Z,"Create a model from your custom configuration with "),l=o(Z,"CODE",{});var C=d(l);m=a(C,"AutoModel.from_config()"),C.forEach(t),g=a(Z,":"),Z.forEach(t),w=h($),_(k.$$.fragment,$)},m($,Z){f($,s,Z),n(s,u),n(s,l),n(l,m),n(s,g),f($,w,Z),y(k,$,Z),I=!0},p:me,i($){I||(T(k.$$.fragment,$),I=!0)},o($){E(k.$$.fragment,$),I=!1},d($){$&&t(s),$&&t(w),j(k,$)}}}function tf(z){let s,u;return s=new oe({props:{$$slots:{default:[nf]},$$scope:{ctx:z}}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p(l,m){const g={};m&2&&(g.$$scope={dirty:m,ctx:l}),s.$set(g)},i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function sf(z){let s,u,l,m,g,w,k,I;return k=new N({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFRGQXV0b01vZGVsJTBBJTBBbXlfbW9kZWwlMjAlM0QlMjBURkF1dG9Nb2RlbC5mcm9tX2NvbmZpZyhteV9jb25maWcp",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>my_model = TFAutoModel.from_config(my_config)`}}),{c(){s=i("p"),u=r("Create a model from your custom configuration with "),l=i("code"),m=r("TFAutoModel.from_config()"),g=r(":"),w=c(),M(k.$$.fragment)},l($){s=o($,"P",{});var Z=d(s);u=a(Z,"Create a model from your custom configuration with "),l=o(Z,"CODE",{});var C=d(l);m=a(C,"TFAutoModel.from_config()"),C.forEach(t),g=a(Z,":"),Z.forEach(t),w=h($),_(k.$$.fragment,$)},m($,Z){f($,s,Z),n(s,u),n(s,l),n(l,m),n(s,g),f($,w,Z),y(k,$,Z),I=!0},p:me,i($){I||(T(k.$$.fragment,$),I=!0)},o($){E(k.$$.fragment,$),I=!1},d($){$&&t(s),$&&t(w),j(k,$)}}}function lf(z){let s,u;return s=new oe({props:{$$slots:{default:[sf]},$$scope:{ctx:z}}}),{c(){M(s.$$.fragment)},l(l){_(s.$$.fragment,l)},m(l,m){y(s,l,m),u=!0},p(l,m){const g={};m&2&&(g.$$scope={dirty:m,ctx:l}),s.$set(g)},i(l){u||(T(s.$$.fragment,l),u=!0)},o(l){E(s.$$.fragment,l),u=!1},d(l){j(s,l)}}}function rf(z){let s,u,l,m,g,w,k,I,$,Z,C,G,F,B,A,W,b,J,x,D,Y,H,te,O,X,ee,ne,q,le,S,R,Q,U,V,fe,ce,de,mn,pe,Qn,Ze,vr,Mr,Gs,cn,Tt,_r,yr,Vs,P,Et,Tr,Er,jt,jr,zr,zt,Ar,Sr,At,Ur,Jr,St,Zr,Wr,Ut,Ir,Cr,Jt,Fr,Rr,Zt,Gr,Ns,hn,Wt,Vr,Nr,Bs,he,It,Br,Dr,Ct,xr,Xr,Ft,Pr,Ds,gn,Rt,Hr,Yr,xs,We,Gt,Or,qr,Vt,Qr,Xs,Ie,Ps,ye,Ce,Nt,$n,Lr,Bt,Kr,Hs,Fe,ea,Dt,na,ta,Ys,Ln,sa,Os,Re,qs,Ge,la,xt,ra,aa,Qs,bn,Ls,Ve,ia,wn,oa,da,Ks,kn,el,Ne,pa,Xt,fa,ua,nl,vn,tl,ge,ma,Pt,ca,ha,Mn,ga,$a,sl,_n,ll,Be,ba,Ht,wa,ka,rl,yn,al,$e,va,Tn,Ma,_a,En,ya,Ta,il,jn,ol,De,Ea,Yt,ja,za,dl,zn,pl,Kn,Aa,fl,An,ul,xe,Sa,et,Ua,Ja,ml,Te,Xe,Ot,Sn,Za,qt,Wa,cl,re,Ia,Qt,Ca,Fa,Un,Ra,Ga,Lt,Va,Na,Jn,Ba,Da,hl,Zn,gl,Pe,$l,be,xa,Kt,Xa,Pa,es,Ha,Ya,bl,Wn,wl,we,Oa,nt,qa,Qa,tt,La,Ka,kl,Ee,He,ns,In,ei,ts,ni,vl,Cn,Ml,L,ti,ss,si,li,ls,ri,ai,rs,ii,oi,st,as,di,pi,is,fi,ui,os,mi,ci,_l,ke,hi,ds,gi,$i,ps,bi,wi,yl,je,Ye,fs,Fn,ki,us,vi,Tl,ue,Mi,ms,_i,yi,lt,Ti,Ei,cs,ji,zi,El,Rn,jl,Oe,Ai,hs,Si,Ui,zl,rt,Ji,Al,Gn,Sl,at,Zi,Ul,qe,it,ot,Wi,Ii,Ci,dt,pt,Fi,Ri,Jl,Qe,Gi,gs,Vi,Ni,Zl,Le,Wl,Ke,Bi,ft,Di,xi,Il,ze,en,$s,Vn,Xi,bs,Pi,Cl,nn,Fl,tn,Rl,K,Hi,Nn,ws,Yi,Oi,Bn,ks,qi,Qi,vs,Li,Ki,Ms,eo,no,Dn,to,so,ut,lo,ro,Gl,sn,Vl,Ae,ln,_s,xn,ao,ys,io,Nl,rn,Bl,mt,oo,Dl,an,xl,Se,on,Ts,Xn,po,Es,fo,Xl,ct,uo,Pl,ve,mo,js,co,ho,zs,go,$o,Hl,Pn,Yl,dn,Ol,pn,bo,ht,wo,ko,ql,Ue,fn,As,Hn,vo,Ss,Mo,Ql,gt,_o,Ll;return w=new _e({}),C=new yp({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/de/quicktour.ipynb"},{label:"PyTorch",value:"https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/transformers_doc/de/pytorch/quicktour.ipynb"},{label:"TensorFlow",value:"https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/transformers_doc/de/tensorflow/quicktour.ipynb"},{label:"Mixed",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/main/transformers_doc/de/quicktour.ipynb"},{label:"PyTorch",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/main/transformers_doc/de/pytorch/quicktour.ipynb"},{label:"TensorFlow",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/main/transformers_doc/de/tensorflow/quicktour.ipynb"}]}}),H=new yt({props:{$$slots:{default:[Tp]},$$scope:{ctx:z}}}),ne=new _e({}),de=new bp({props:{id:"tiZFewofSLM"}}),Ie=new yt({props:{$$slots:{default:[Ep]},$$scope:{ctx:z}}}),$n=new _e({}),Re=new qn({props:{pytorch:!0,tensorflow:!0,jax:!1,$$slots:{tensorflow:[Sp],pytorch:[zp]},$$scope:{ctx:z}}}),bn=new N({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBY2xhc3NpZmllciUyMCUzRCUyMHBpcGVsaW5lKCUyMnNlbnRpbWVudC1hbmFseXNpcyUyMik=",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>classifier = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;sentiment-analysis&quot;</span>)`}}),kn=new N({props:{code:"Y2xhc3NpZmllciglMjJXZSUyMGFyZSUyMHZlcnklMjBoYXBweSUyMHRvJTIwc2hvdyUyMHlvdSUyMHRoZSUyMCVGMCU5RiVBNCU5NyUyMFRyYW5zZm9ybWVycyUyMGxpYnJhcnkuJTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>classifier(<span class="hljs-string">&quot;We are very happy to show you the \u{1F917} Transformers library.&quot;</span>)
[{<span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;POSITIVE&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.9998</span>}]`}}),vn=new N({props:{code:"cmVzdWx0cyUyMCUzRCUyMGNsYXNzaWZpZXIoJTVCJTIyV2UlMjBhcmUlMjB2ZXJ5JTIwaGFwcHklMjB0byUyMHNob3clMjB5b3UlMjB0aGUlMjAlRjAlOUYlQTQlOTclMjBUcmFuc2Zvcm1lcnMlMjBsaWJyYXJ5LiUyMiUyQyUyMCUyMldlJTIwaG9wZSUyMHlvdSUyMGRvbid0JTIwaGF0ZSUyMGl0LiUyMiU1RCklMEFmb3IlMjByZXN1bHQlMjBpbiUyMHJlc3VsdHMlM0ElMEElMjAlMjAlMjAlMjBwcmludChmJTIybGFiZWwlM0ElMjAlN0JyZXN1bHQlNUInbGFiZWwnJTVEJTdEJTJDJTIwd2l0aCUyMHNjb3JlJTNBJTIwJTdCcm91bmQocmVzdWx0JTVCJ3Njb3JlJyU1RCUyQyUyMDQpJTdEJTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>results = classifier([<span class="hljs-string">&quot;We are very happy to show you the \u{1F917} Transformers library.&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;We hope you don&#x27;t hate it.&quot;</span>])
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">for</span> result <span class="hljs-keyword">in</span> results:
<span class="hljs-meta">... </span>    <span class="hljs-built_in">print</span>(<span class="hljs-string">f&quot;label: <span class="hljs-subst">{result[<span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>]}</span>, with score: <span class="hljs-subst">{<span class="hljs-built_in">round</span>(result[<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>], <span class="hljs-number">4</span>)}</span>&quot;</span>)
label: POSITIVE, <span class="hljs-keyword">with</span> score: <span class="hljs-number">0.9998</span>
label: NEGATIVE, <span class="hljs-keyword">with</span> score: <span class="hljs-number">0.5309</span>`}}),_n=new N({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMGRhdGFzZXRzJTIw",highlighted:"pip install datasets "}}),yn=new N({props:{code:"aW1wb3J0JTIwdG9yY2glMEFmcm9tJTIwdHJhbnNmb3JtZXJzJTIwaW1wb3J0JTIwcGlwZWxpbmUlMEElMEFzcGVlY2hfcmVjb2duaXplciUyMCUzRCUyMHBpcGVsaW5lKCUyMmF1dG9tYXRpYy1zcGVlY2gtcmVjb2duaXRpb24lMjIlMkMlMjBtb2RlbCUzRCUyMmZhY2Vib29rJTJGd2F2MnZlYzItYmFzZS05NjBoJTIyKQ==",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>speech_recognizer = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;automatic-speech-recognition&quot;</span>, model=<span class="hljs-string">&quot;facebook/wav2vec2-base-960h&quot;</span>)`}}),jn=new N({props:{code:"ZnJvbSUyMGRhdGFzZXRzJTIwaW1wb3J0JTIwbG9hZF9kYXRhc2V0JTJDJTIwQXVkaW8lMEElMEFkYXRhc2V0JTIwJTNEJTIwbG9hZF9kYXRhc2V0KCUyMlBvbHlBSSUyRm1pbmRzMTQlMjIlMkMlMjBuYW1lJTNEJTIyZW4tVVMlMjIlMkMlMjBzcGxpdCUzRCUyMnRyYWluJTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> datasets <span class="hljs-keyword">import</span> load_dataset, Audio

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>dataset = load_dataset(<span class="hljs-string">&quot;PolyAI/minds14&quot;</span>, name=<span class="hljs-string">&quot;en-US&quot;</span>, split=<span class="hljs-string">&quot;train&quot;</span>)`}}),zn=new N({props:{code:"ZGF0YXNldCUyMCUzRCUyMGRhdGFzZXQuY2FzdF9jb2x1bW4oJTIyYXVkaW8lMjIlMkMlMjBBdWRpbyhzYW1wbGluZ19yYXRlJTNEc3BlZWNoX3JlY29nbml6ZXIuZmVhdHVyZV9leHRyYWN0b3Iuc2FtcGxpbmdfcmF0ZSkp",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>dataset = dataset.cast_column(<span class="hljs-string">&quot;audio&quot;</span>, Audio(sampling_rate=speech_recognizer.feature_extractor.sampling_rate))'}}),An=new N({props:{code:"cmVzdWx0JTIwJTNEJTIwc3BlZWNoX3JlY29nbml6ZXIoZGF0YXNldCU1QiUzQTQlNUQlNUIlMjJhdWRpbyUyMiU1RCklMEFwcmludCglNUJkJTVCJTIydGV4dCUyMiU1RCUyMGZvciUyMGQlMjBpbiUyMHJlc3VsdCU1RCk=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>result = speech_recognizer(dataset[:<span class="hljs-number">4</span>][<span class="hljs-string">&quot;audio&quot;</span>])
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-built_in">print</span>([d[<span class="hljs-string">&quot;text&quot;</span>] <span class="hljs-keyword">for</span> d <span class="hljs-keyword">in</span> result])
[<span class="hljs-string">&#x27;I WOULD LIKE TO SET UP A JOINT ACCOUNT WITH MY PARTNER HOW DO I PROCEED WITH DOING THAT&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&quot;FODING HOW I&#x27;D SET UP A JOIN TO HET WITH MY WIFE AND WHERE THE AP MIGHT BE&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;I I&#x27;D LIKE TOY SET UP A JOINT ACCOUNT WITH MY PARTNER I&#x27;M NOT SEEING THE OPTION TO DO IT ON THE AP SO I CALLED IN TO GET SOME HELP CAN I JUST DO IT OVER THE PHONE WITH YOU AND GIVE YOU THE INFORMATION OR SHOULD I DO IT IN THE AP AND I&#x27;M MISSING SOMETHING UQUETTE HAD PREFERRED TO JUST DO IT OVER THE PHONE OF POSSIBLE THINGS&quot;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;HOW DO I THURN A JOIN A COUNT&#x27;</span>]`}}),Sn=new _e({}),Zn=new N({props:{code:"bW9kZWxfbmFtZSUyMCUzRCUyMCUyMm5scHRvd24lMkZiZXJ0LWJhc2UtbXVsdGlsaW5ndWFsLXVuY2FzZWQtc2VudGltZW50JTIy",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model_name = <span class="hljs-string">&quot;nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment&quot;</span>'}}),Pe=new qn({props:{pytorch:!0,tensorflow:!0,jax:!1,$$slots:{tensorflow:[Wp],pytorch:[Jp]},$$scope:{ctx:z}}}),Wn=new N({props:{code:"Y2xhc3NpZmllciUyMCUzRCUyMHBpcGVsaW5lKCUyMnNlbnRpbWVudC1hbmFseXNpcyUyMiUyQyUyMG1vZGVsJTNEbW9kZWwlMkMlMjB0b2tlbml6ZXIlM0R0b2tlbml6ZXIpJTBBY2xhc3NpZmllciglMjJOb3VzJTIwc29tbWVzJTIwdHIlQzMlQThzJTIwaGV1cmV1eCUyMGRlJTIwdm91cyUyMHByJUMzJUE5c2VudGVyJTIwbGElMjBiaWJsaW90aCVDMyVBOHF1ZSUyMCVGMCU5RiVBNCU5NyUyMFRyYW5zZm9ybWVycy4lMjIp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>classifier = pipeline(<span class="hljs-string">&quot;sentiment-analysis&quot;</span>, model=model, tokenizer=tokenizer)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>classifier(<span class="hljs-string">&quot;Nous sommes tr\xE8s heureux de vous pr\xE9senter la biblioth\xE8que \u{1F917} Transformers.&quot;</span>)
[{<span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;5 stars&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.7273</span>}]`}}),In=new _e({}),Cn=new bp({props:{id:"AhChOFRegn4"}}),Fn=new _e({}),Rn=new N({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIlMEElMEFtb2RlbF9uYW1lJTIwJTNEJTIwJTIybmxwdG93biUyRmJlcnQtYmFzZS1tdWx0aWxpbmd1YWwtdW5jYXNlZC1zZW50aW1lbnQlMjIlMEF0b2tlbml6ZXIlMjAlM0QlMjBBdXRvVG9rZW5pemVyLmZyb21fcHJldHJhaW5lZChtb2RlbF9uYW1lKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoTokenizer

<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>tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)`}}),Gn=new N({props:{code:"ZW5jb2RpbmclMjAlM0QlMjB0b2tlbml6ZXIoJTIyV2UlMjBhcmUlMjB2ZXJ5JTIwaGFwcHklMjB0byUyMHNob3clMjB5b3UlMjB0aGUlMjAlRjAlOUYlQTQlOTclMjBUcmFuc2Zvcm1lcnMlMjBsaWJyYXJ5LiUyMiklMEFwcmludChlbmNvZGluZyk=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>encoding = tokenizer(<span class="hljs-string">&quot;We are very happy to show you the \u{1F917} Transformers library.&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-built_in">print</span>(encoding)
{<span class="hljs-string">&#x27;input_ids&#x27;</span>: [<span class="hljs-number">101</span>, <span class="hljs-number">11312</span>, <span class="hljs-number">10320</span>, <span class="hljs-number">12495</span>, <span class="hljs-number">19308</span>, <span class="hljs-number">10114</span>, <span class="hljs-number">11391</span>, <span class="hljs-number">10855</span>, <span class="hljs-number">10103</span>, <span class="hljs-number">100</span>, <span class="hljs-number">58263</span>, <span class="hljs-number">13299</span>, <span class="hljs-number">119</span>, <span class="hljs-number">102</span>],
 <span class="hljs-string">&#x27;token_type_ids&#x27;</span>: [<span class="hljs-number">0</span>, <span class="hljs-number">0</span>, <span class="hljs-number">0</span>, <span class="hljs-number">0</span>, <span class="hljs-number">0</span>, <span class="hljs-number">0</span>, <span class="hljs-number">0</span>, <span class="hljs-number">0</span>, <span class="hljs-number">0</span>, <span class="hljs-number">0</span>, <span class="hljs-number">0</span>, <span class="hljs-number">0</span>, <span class="hljs-number">0</span>, <span class="hljs-number">0</span>],
 <span class="hljs-string">&#x27;attention_mask&#x27;</span>: [<span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">1</span>, <span class="hljs-number">1</span>]}`}}),Le=new qn({props:{pytorch:!0,tensorflow:!0,jax:!1,$$slots:{tensorflow:[Rp],pytorch:[Cp]},$$scope:{ctx:z}}}),Vn=new _e({}),nn=new qn({props:{pytorch:!0,tensorflow:!0,jax:!1,$$slots:{tensorflow:[xp],pytorch:[Np]},$$scope:{ctx:z}}}),tn=new yt({props:{$$slots:{default:[Xp]},$$scope:{ctx:z}}}),sn=new yt({props:{$$slots:{default:[Pp]},$$scope:{ctx:z}}}),xn=new _e({}),rn=new qn({props:{pytorch:!0,tensorflow:!0,jax:!1,$$slots:{tensorflow:[qp],pytorch:[Yp]},$$scope:{ctx:z}}}),an=new qn({props:{pytorch:!0,tensorflow:!0,jax:!1,$$slots:{tensorflow:[ef],pytorch:[Lp]},$$scope:{ctx:z}}}),Xn=new _e({}),Pn=new N({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Db25maWclMEElMEFteV9jb25maWclMjAlM0QlMjBBdXRvQ29uZmlnLmZyb21fcHJldHJhaW5lZCglMjJkaXN0aWxiZXJ0LWJhc2UtdW5jYXNlZCUyMiUyQyUyMG5faGVhZHMlM0QxMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoConfig

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>my_config = AutoConfig.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;distilbert-base-uncased&quot;</span>, n_heads=<span class="hljs-number">12</span>)`}}),dn=new qn({props:{pytorch:!0,tensorflow:!0,jax:!1,$$slots:{tensorflow:[lf],pytorch:[tf]},$$scope:{ctx:z}}}),Hn=new _e({}),{c(){s=i("meta"),u=c(),l=i("h1"),m=i("a"),g=i("span"),M(w.$$.fragment),k=c(),I=i("span"),$=r("Schnellstart"),Z=c(),M(C.$$.fragment),G=c(),F=i("p"),B=r("Mit \u{1F917} Transformers k\xF6nnen Sie sofort loslegen! Verwenden Sie die "),A=i("code"),W=r("pipeline()"),b=r(" f\xFCr schnelle Inferenz und laden Sie schnell ein vortrainiertes Modell und einen Tokenizer mit einer "),J=i("a"),x=r("AutoClass"),D=r(", um Ihre Text-, Bild- oder Audioaufgabe zu l\xF6sen."),Y=c(),M(H.$$.fragment),te=c(),O=i("h2"),X=i("a"),ee=i("span"),M(ne.$$.fragment),q=c(),le=i("span"),S=r("Pipeline"),R=c(),Q=i("p"),U=i("code"),V=r("pipeline()"),fe=r(" ist der einfachste Weg, ein vortrainiertes Modell f\xFCr eine bestimmte Aufgabe zu verwenden."),ce=c(),M(de.$$.fragment),mn=c(),pe=i("p"),Qn=r("Die "),Ze=i("code"),vr=r("pipeline()"),Mr=r(" unterst\xFCtzt viele g\xE4ngige Aufgaben:"),Gs=c(),cn=i("p"),Tt=i("strong"),_r=r("Text"),yr=r(":"),Vs=c(),P=i("ul"),Et=i("li"),Tr=r("Stimmungsanalyse: Klassifizierung der Polarit\xE4t eines gegebenen Textes."),Er=c(),jt=i("li"),jr=r("Textgenerierung (auf Englisch): Generierung von Text aus einer gegebenen Eingabe."),zr=c(),zt=i("li"),Ar=r("Name-Entity-Recognition (NER): Kennzeichnung jedes Worts mit der Entit\xE4t, die es repr\xE4sentiert (Person, Datum, Ort usw.)."),Sr=c(),At=i("li"),Ur=r("Beantwortung von Fragen: Extrahieren der Antwort aus dem Kontext, wenn ein gewisser Kontext und eine Frage gegeben sind."),Jr=c(),St=i("li"),Zr=r("Fill-mask: Ausf\xFCllen von L\xFCcken in einem Text mit maskierten W\xF6rtern."),Wr=c(),Ut=i("li"),Ir=r("Zusammenfassung: Erstellung einer Zusammenfassung einer langen Text- oder Dokumentensequenz."),Cr=c(),Jt=i("li"),Fr=r("\xDCbersetzung: \xDCbersetzen eines Textes in eine andere Sprache."),Rr=c(),Zt=i("li"),Gr=r("Merkmalsextraktion: Erstellen einer Tensordarstellung des Textes."),Ns=c(),hn=i("p"),Wt=i("strong"),Vr=r("Bild"),Nr=r(":"),Bs=c(),he=i("ul"),It=i("li"),Br=r("Bildklassifizierung: Klassifizierung eines Bildes."),Dr=c(),Ct=i("li"),xr=r("Bildsegmentierung: Klassifizierung jedes Pixels in einem Bild."),Xr=c(),Ft=i("li"),Pr=r("Objekterkennung: Erkennen von Objekten innerhalb eines Bildes."),Ds=c(),gn=i("p"),Rt=i("strong"),Hr=r("Audio"),Yr=r(":"),xs=c(),We=i("ul"),Gt=i("li"),Or=r("Audioklassifizierung: Zuweisung eines Labels zu einem bestimmten Audiosegment."),qr=c(),Vt=i("li"),Qr=r("Automatische Spracherkennung (ASR): Transkription von Audiodaten in Text."),Xs=c(),M(Ie.$$.fragment),Ps=c(),ye=i("h3"),Ce=i("a"),Nt=i("span"),M($n.$$.fragment),Lr=c(),Bt=i("span"),Kr=r("Verwendung der Pipeline"),Hs=c(),Fe=i("p"),ea=r("Im folgenden Beispiel werden Sie die "),Dt=i("code"),na=r("pipeline()"),ta=r(" f\xFCr die Stimmungsanalyse verwenden."),Ys=c(),Ln=i("p"),sa=r("Installieren Sie die folgenden Abh\xE4ngigkeiten, falls Sie dies nicht bereits getan haben:"),Os=c(),M(Re.$$.fragment),qs=c(),Ge=i("p"),la=r("Importieren sie die "),xt=i("code"),ra=r("pipeline()"),aa=r(" und spezifizieren sie die Aufgabe, welche sie l\xF6sen m\xF6chten:"),Qs=c(),M(bn.$$.fragment),Ls=c(),Ve=i("p"),ia=r("Die Pipeline l\xE4dt ein standardm\xE4\xDFiges [vortrainiertes Modell] ("),wn=i("a"),oa=r("https://huggingface.co/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"),da=r(") und einen Tokenizer f\xFCr die Stimmungs-Analyse herunter und speichert sie. Jetzt k\xF6nnen Sie den \u201CKlassifikator\u201D auf Ihren Zieltext anwenden:"),Ks=c(),M(kn.$$.fragment),el=c(),Ne=i("p"),pa=r("For more than one sentence, pass a list of sentences to the "),Xt=i("code"),fa=r("pipeline()"),ua=r(" which returns a list of dictionaries:"),nl=c(),M(vn.$$.fragment),tl=c(),ge=i("p"),ma=r("Die "),Pt=i("code"),ca=r("pipeline()"),ha=r(" kann auch \xFCber einen ganzen Datensatz iterieren. Starten wir mit der Installation der "),Mn=i("a"),ga=r("\u{1F917} Datasets"),$a=r(" Bibliothek:"),sl=c(),M(_n.$$.fragment),ll=c(),Be=i("p"),ba=r("Erstellen wir eine "),Ht=i("code"),wa=r("pipeline()"),ka=r(" mit der Aufgabe die wir l\xF6sen und dem Modell welches wir nutzen m\xF6chten."),rl=c(),M(yn.$$.fragment),al=c(),$e=i("p"),va=r("Als n\xE4chstes laden wir den Datensatz (siehe \u{1F917} Datasets "),Tn=i("a"),Ma=r("Quick Start"),_a=r(" f\xFCr mehr Details) welches wir nutzen m\xF6chten. Zum Beispiel laden wir den "),En=i("a"),ya=r("MInDS-14"),Ta=r(" Datensatz:"),il=c(),M(jn.$$.fragment),ol=c(),De=i("p"),Ea=r("Wir m\xFCssen sicherstellen, dass die Abtastrate des Datensatzes der Abtastrate entspricht, mit der "),Yt=i("code"),ja=r("facebook/wav2vec2-base-960h"),za=r(" trainiert wurde."),dl=c(),M(zn.$$.fragment),pl=c(),Kn=i("p"),Aa=r(`Audiodateien werden automatisch geladen und neu abgetastet, wenn die Spalte \u201Caudio\u201D aufgerufen wird.
Extrahieren wir die rohen Wellenform-Arrays der ersten 4 Beispiele und \xFCbergeben wir sie als Liste an die Pipeline:`),fl=c(),M(An.$$.fragment),ul=c(),xe=i("p"),Sa=r("Bei einem gr\xF6\xDFeren Datensatz mit vielen Eingaben (wie bei Sprache oder Bildverarbeitung) sollten Sie einen Generator anstelle einer Liste \xFCbergeben, der alle Eingaben in den Speicher l\xE4dt. Weitere Informationen finden Sie in der "),et=i("a"),Ua=r("Pipeline-Dokumentation"),Ja=r("."),ml=c(),Te=i("h3"),Xe=i("a"),Ot=i("span"),M(Sn.$$.fragment),Za=c(),qt=i("span"),Wa=r("Ein anderes Modell und einen anderen Tokenizer in der Pipeline verwenden"),cl=c(),re=i("p"),Ia=r("Die "),Qt=i("code"),Ca=r("pipeline()"),Fa=r(" kann jedes Modell aus dem [Model Hub] ("),Un=i("a"),Ra=r("https://huggingface.co/models"),Ga=r(") verwenden, wodurch es einfach ist, die "),Lt=i("code"),Va=r("pipeline()"),Na=r(" f\xFCr andere Anwendungsf\xE4lle anzupassen. Wenn Sie beispielsweise ein Modell w\xFCnschen, das franz\xF6sischen Text verarbeiten kann, verwenden Sie die Tags im Model Hub, um nach einem geeigneten Modell zu filtern. Das oberste gefilterte Ergebnis liefert ein mehrsprachiges "),Jn=i("a"),Ba=r("BERT-Modell"),Da=r(", das auf die Stimmungsanalyse abgestimmt ist. Gro\xDFartig, verwenden wir dieses Modell!"),hl=c(),M(Zn.$$.fragment),gl=c(),M(Pe.$$.fragment),$l=c(),be=i("p"),xa=r("Dann k\xF6nnen Sie das Modell und den Tokenizer in der "),Kt=i("code"),Xa=r("pipeline()"),Pa=r(" angeben und den "),es=i("code"),Ha=r("Klassifikator"),Ya=r(" auf Ihren Zieltext anwenden:"),bl=c(),M(Wn.$$.fragment),wl=c(),we=i("p"),Oa=r("Wenn Sie kein Modell f\xFCr Ihren Anwendungsfall finden k\xF6nnen, m\xFCssen Sie ein vortrainiertes Modell auf Ihren Daten feinabstimmen. Schauen Sie sich unser "),nt=i("a"),qa=r("Feinabstimmungs-Tutorial"),Qa=r(" an, um zu erfahren, wie das geht. Und schlie\xDFlich, nachdem Sie Ihr trainiertes Modell verfeinert haben, sollten Sie es mit der Community im Model Hub teilen (siehe Tutorial "),tt=i("a"),La=r("hier"),Ka=r("), um NLP f\xFCr alle zu demokratisieren! \u{1F917}"),kl=c(),Ee=i("h2"),He=i("a"),ns=i("span"),M(In.$$.fragment),ei=c(),ts=i("span"),ni=r("AutoClass"),vl=c(),M(Cn.$$.fragment),Ml=c(),L=i("p"),ti=r("Unter der Haube arbeiten die Klassen "),ss=i("code"),si=r("AutoModelForSequenceClassification"),li=r(" und "),ls=i("code"),ri=r("AutoTokenizer"),ai=r(" zusammen, um die "),rs=i("code"),ii=r("pipeline()"),oi=r(" zu betreiben. Eine "),st=i("a"),as=i("code"),di=r("AutoClass"),pi=r(" ist eine Abk\xFCrzung, die automatisch die Architektur eines trainierten Modells aus dessen Namen oder Pfad abruft. Sie m\xFCssen nur die passende "),is=i("code"),fi=r("AutoClass"),ui=r(" f\xFCr Ihre Aufgabe und den zugeh\xF6rigen Tokenizer mit "),os=i("code"),mi=r("AutoTokenizer"),ci=r(" ausw\xE4hlen."),_l=c(),ke=i("p"),hi=r("Kehren wir zu unserem Beispiel zur\xFCck und sehen wir uns an, wie Sie die "),ds=i("code"),gi=r("AutoClass"),$i=r(" verwenden k\xF6nnen, um die Ergebnisse der "),ps=i("code"),bi=r("pipeline()"),wi=r(" zu replizieren."),yl=c(),je=i("h3"),Ye=i("a"),fs=i("span"),M(Fn.$$.fragment),ki=c(),us=i("span"),vi=r("AutoTokenizer"),Tl=c(),ue=i("p"),Mi=r("Ein Tokenizer ist f\xFCr die Vorverarbeitung von Text in ein f\xFCr das Modell verst\xE4ndliches Format zust\xE4ndig. Zun\xE4chst zerlegt der Tokenisierer den Text in W\xF6rter, die "),ms=i("em"),_i=r("Token"),yi=r(" genannt werden. Es gibt mehrere Regeln f\xFCr den Tokenisierungsprozess, z. B. wie und auf welcher Ebene ein Wort aufgespalten wird (weitere Informationen \xFCber Tokenisierung "),lt=i("a"),Ti=r("hier"),Ei=r(`). Das Wichtigste ist jedoch, dass Sie den Tokenizer mit demselben Modellnamen instanziieren m\xFCssen, um sicherzustellen, dass Sie dieselben Tokenisierungsregeln verwenden, mit denen ein Modell zuvor trainiert wurde.
Laden sie einen Tokenizer mit `),cs=i("code"),ji=r("AutoTokenizer"),zi=r(":"),El=c(),M(Rn.$$.fragment),jl=c(),Oe=i("p"),Ai=r("Anschlie\xDFend wandelt der Tokenizer die Token in Zahlen um, um einen Tensor als Eingabe f\xFCr das Modell zu konstruieren. Dieser wird als "),hs=i("em"),Si=r("Vokabular"),Ui=r(" des Modells bezeichnet."),zl=c(),rt=i("p"),Ji=r("\xDCbergeben Sie Ihren Text an den Tokenizer:"),Al=c(),M(Gn.$$.fragment),Sl=c(),at=i("p"),Zi=r("Der Tokenizer gibt ein W\xF6rterbuch zur\xFCck, das Folgendes enth\xE4lt:"),Ul=c(),qe=i("ul"),it=i("li"),ot=i("a"),Wi=r("input_ids"),Ii=r(": numerische Repr\xE4sentationen Ihrer Token."),Ci=c(),dt=i("li"),pt=i("a"),Fi=r("atttention_mask"),Ri=r(": gibt an, welche Token beachtet werden sollen."),Jl=c(),Qe=i("p"),Gi=r("Genau wie die "),gs=i("code"),Vi=r("pipeline()"),Ni=r(" akzeptiert der Tokenizer eine Liste von Eingaben. Dar\xFCber hinaus kann der Tokenizer den Text auch auff\xFCllen und k\xFCrzen, um einen Stapel mit einheitlicher L\xE4nge zur\xFCckzugeben:"),Zl=c(),M(Le.$$.fragment),Wl=c(),Ke=i("p"),Bi=r("Lesen Sie das Tutorial "),ft=i("a"),Di=r("preprocessing"),xi=r(" f\xFCr weitere Details zur Tokenisierung."),Il=c(),ze=i("h3"),en=i("a"),$s=i("span"),M(Vn.$$.fragment),Xi=c(),bs=i("span"),Pi=r("AutoModel"),Cl=c(),M(nn.$$.fragment),Fl=c(),M(tn.$$.fragment),Rl=c(),K=i("p"),Hi=r("Modelle sind ein standardm\xE4\xDFiges "),Nn=i("a"),ws=i("code"),Yi=r("torch.nn.Module"),Oi=r(" oder ein "),Bn=i("a"),ks=i("code"),qi=r("tf.keras.Model"),Qi=r(", sodass Sie sie in Ihrer \xFCblichen Trainingsschleife verwenden k\xF6nnen. Um jedoch die Dinge einfacher zu machen, bietet \u{1F917} Transformers eine "),vs=i("code"),Li=r("Trainer"),Ki=r("-Klasse f\xFCr PyTorch, die Funktionalit\xE4t f\xFCr verteiltes Training, gemischte Pr\xE4zision und mehr bietet. F\xFCr TensorFlow k\xF6nnen Sie die Methode "),Ms=i("code"),eo=r("fit"),no=r(" aus "),Dn=i("a"),to=r("Keras"),so=r(" verwenden. Siehe das "),ut=i("a"),lo=r("training tutorial"),ro=r(" f\xFCr weitere Details."),Gl=c(),M(sn.$$.fragment),Vl=c(),Ae=i("h3"),ln=i("a"),_s=i("span"),M(xn.$$.fragment),ao=c(),ys=i("span"),io=r("Modell speichern"),Nl=c(),M(rn.$$.fragment),Bl=c(),mt=i("p"),oo=r("Ein besonders cooles \u{1F917} Transformers-Feature ist die M\xF6glichkeit, ein Modell zu speichern und es entweder als PyTorch- oder TensorFlow-Modell wieder zu laden. Der Parameter \u201Cfrom_pt\u201D oder \u201Cfrom_tf\u201D kann das Modell von einem Framework in das andere konvertieren:"),Dl=c(),M(an.$$.fragment),xl=c(),Se=i("h2"),on=i("a"),Ts=i("span"),M(Xn.$$.fragment),po=c(),Es=i("span"),fo=r("Custom model builds"),Xl=c(),ct=i("p"),uo=r("Sie k\xF6nnen die Konfigurationsklasse des Modells \xE4ndern, um zu bestimmen, wie ein Modell aufgebaut ist. Die Konfiguration legt die Attribute eines Modells fest, z. B. die Anzahl der verborgenen Schichten oder der Aufmerksamkeitsk\xF6pfe. Wenn Sie ein Modell aus einer benutzerdefinierten Konfigurationsklasse initialisieren, beginnen Sie bei Null. Die Modellattribute werden zuf\xE4llig initialisiert, und Sie m\xFCssen das Modell trainieren, bevor Sie es verwenden k\xF6nnen, um aussagekr\xE4ftige Ergebnisse zu erhalten."),Pl=c(),ve=i("p"),mo=r("Beginnen Sie mit dem Import von "),js=i("code"),co=r("AutoConfig"),ho=r(" und laden Sie dann das trainierte Modell, das Sie \xE4ndern m\xF6chten. Innerhalb von "),zs=i("code"),go=r("AutoConfig.from_pretrained()"),$o=r(" k\xF6nnen Sie das Attribut angeben, das Sie \xE4ndern m\xF6chten, z. B. die Anzahl der Aufmerksamkeitsk\xF6pfe:"),Hl=c(),M(Pn.$$.fragment),Yl=c(),M(dn.$$.fragment),Ol=c(),pn=i("p"),bo=r("Weitere Informationen zur Erstellung von benutzerdefinierten Konfigurationen finden Sie in der Anleitung "),ht=i("a"),wo=r("Erstellen einer benutzerdefinierten Architektur"),ko=r("."),ql=c(),Ue=i("h2"),fn=i("a"),As=i("span"),M(Hn.$$.fragment),vo=c(),Ss=i("span"),Mo=r("Wie geht es weiter?"),Ql=c(),gt=i("p"),_o=r("Nachdem Sie nun die \u{1F917} Transformers-Kurztour abgeschlossen haben, schauen Sie sich unsere Anleitungen an und erfahren Sie, wie Sie spezifischere Dinge tun k\xF6nnen, wie das Schreiben eines benutzerdefinierten Modells, die Feinabstimmung eines Modells f\xFCr eine Aufgabe und wie man ein Modell mit einem Skript trainiert. Wenn Sie mehr \xFCber die Kernkonzepte von \u{1F917} Transformers erfahren m\xF6chten, nehmen Sie sich eine Tasse Kaffee und werfen Sie einen Blick auf unsere konzeptionellen Leitf\xE4den!"),this.h()},l(e){const p=Mp('[data-svelte="svelte-1phssyn"]',document.head);s=o(p,"META",{name:!0,content:!0}),p.forEach(t),u=h(e),l=o(e,"H1",{class:!0});var Yn=d(l);m=o(Yn,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Us=d(m);g=o(Us,"SPAN",{});var Js=d(g);_(w.$$.fragment,Js),Js.forEach(t),Us.forEach(t),k=h(Yn),I=o(Yn,"SPAN",{});var Zs=d(I);$=a(Zs,"Schnellstart"),Zs.forEach(t),Yn.forEach(t),Z=h(e),_(C.$$.fragment,e),G=h(e),F=o(e,"P",{});var Je=d(F);B=a(Je,"Mit \u{1F917} Transformers k\xF6nnen Sie sofort loslegen! Verwenden Sie die "),A=o(Je,"CODE",{});var Ws=d(A);W=a(Ws,"pipeline()"),Ws.forEach(t),b=a(Je," f\xFCr schnelle Inferenz und laden Sie schnell ein vortrainiertes Modell und einen Tokenizer mit einer "),J=o(Je,"A",{href:!0});var Is=d(J);x=a(Is,"AutoClass"),Is.forEach(t),D=a(Je,", um Ihre Text-, Bild- oder Audioaufgabe zu l\xF6sen."),Je.forEach(t),Y=h(e),_(H.$$.fragment,e),te=h(e),O=o(e,"H2",{class:!0});var On=d(O);X=o(On,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Cs=d(X);ee=o(Cs,"SPAN",{});var Fs=d(ee);_(ne.$$.fragment,Fs),Fs.forEach(t),Cs.forEach(t),q=h(On),le=o(On,"SPAN",{});var Rs=d(le);S=a(Rs,"Pipeline"),Rs.forEach(t),On.forEach(t),R=h(e),Q=o(e,"P",{});var yo=d(Q);U=o(yo,"CODE",{});var So=d(U);V=a(So,"pipeline()"),So.forEach(t),fe=a(yo," ist der einfachste Weg, ein vortrainiertes Modell f\xFCr eine bestimmte Aufgabe zu verwenden."),yo.forEach(t),ce=h(e),_(de.$$.fragment,e),mn=h(e),pe=o(e,"P",{});var Kl=d(pe);Qn=a(Kl,"Die "),Ze=o(Kl,"CODE",{});var Uo=d(Ze);vr=a(Uo,"pipeline()"),Uo.forEach(t),Mr=a(Kl," unterst\xFCtzt viele g\xE4ngige Aufgaben:"),Kl.forEach(t),Gs=h(e),cn=o(e,"P",{});var To=d(cn);Tt=o(To,"STRONG",{});var Jo=d(Tt);_r=a(Jo,"Text"),Jo.forEach(t),yr=a(To,":"),To.forEach(t),Vs=h(e),P=o(e,"UL",{});var se=d(P);Et=o(se,"LI",{});var Zo=d(Et);Tr=a(Zo,"Stimmungsanalyse: Klassifizierung der Polarit\xE4t eines gegebenen Textes."),Zo.forEach(t),Er=h(se),jt=o(se,"LI",{});var Wo=d(jt);jr=a(Wo,"Textgenerierung (auf Englisch): Generierung von Text aus einer gegebenen Eingabe."),Wo.forEach(t),zr=h(se),zt=o(se,"LI",{});var Io=d(zt);Ar=a(Io,"Name-Entity-Recognition (NER): Kennzeichnung jedes Worts mit der Entit\xE4t, die es repr\xE4sentiert (Person, Datum, Ort usw.)."),Io.forEach(t),Sr=h(se),At=o(se,"LI",{});var Co=d(At);Ur=a(Co,"Beantwortung von Fragen: Extrahieren der Antwort aus dem Kontext, wenn ein gewisser Kontext und eine Frage gegeben sind."),Co.forEach(t),Jr=h(se),St=o(se,"LI",{});var Fo=d(St);Zr=a(Fo,"Fill-mask: Ausf\xFCllen von L\xFCcken in einem Text mit maskierten W\xF6rtern."),Fo.forEach(t),Wr=h(se),Ut=o(se,"LI",{});var Ro=d(Ut);Ir=a(Ro,"Zusammenfassung: Erstellung einer Zusammenfassung einer langen Text- oder Dokumentensequenz."),Ro.forEach(t),Cr=h(se),Jt=o(se,"LI",{});var Go=d(Jt);Fr=a(Go,"\xDCbersetzung: \xDCbersetzen eines Textes in eine andere Sprache."),Go.forEach(t),Rr=h(se),Zt=o(se,"LI",{});var Vo=d(Zt);Gr=a(Vo,"Merkmalsextraktion: Erstellen einer Tensordarstellung des Textes."),Vo.forEach(t),se.forEach(t),Ns=h(e),hn=o(e,"P",{});var Eo=d(hn);Wt=o(Eo,"STRONG",{});var No=d(Wt);Vr=a(No,"Bild"),No.forEach(t),Nr=a(Eo,":"),Eo.forEach(t),Bs=h(e),he=o(e,"UL",{});var $t=d(he);It=o($t,"LI",{});var Bo=d(It);Br=a(Bo,"Bildklassifizierung: Klassifizierung eines Bildes."),Bo.forEach(t),Dr=h($t),Ct=o($t,"LI",{});var Do=d(Ct);xr=a(Do,"Bildsegmentierung: Klassifizierung jedes Pixels in einem Bild."),Do.forEach(t),Xr=h($t),Ft=o($t,"LI",{});var xo=d(Ft);Pr=a(xo,"Objekterkennung: Erkennen von Objekten innerhalb eines Bildes."),xo.forEach(t),$t.forEach(t),Ds=h(e),gn=o(e,"P",{});var jo=d(gn);Rt=o(jo,"STRONG",{});var Xo=d(Rt);Hr=a(Xo,"Audio"),Xo.forEach(t),Yr=a(jo,":"),jo.forEach(t),xs=h(e),We=o(e,"UL",{});var er=d(We);Gt=o(er,"LI",{});var Po=d(Gt);Or=a(Po,"Audioklassifizierung: Zuweisung eines Labels zu einem bestimmten Audiosegment."),Po.forEach(t),qr=h(er),Vt=o(er,"LI",{});var Ho=d(Vt);Qr=a(Ho,"Automatische Spracherkennung (ASR): Transkription von Audiodaten in Text."),Ho.forEach(t),er.forEach(t),Xs=h(e),_(Ie.$$.fragment,e),Ps=h(e),ye=o(e,"H3",{class:!0});var nr=d(ye);Ce=o(nr,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Yo=d(Ce);Nt=o(Yo,"SPAN",{});var Oo=d(Nt);_($n.$$.fragment,Oo),Oo.forEach(t),Yo.forEach(t),Lr=h(nr),Bt=o(nr,"SPAN",{});var qo=d(Bt);Kr=a(qo,"Verwendung der Pipeline"),qo.forEach(t),nr.forEach(t),Hs=h(e),Fe=o(e,"P",{});var tr=d(Fe);ea=a(tr,"Im folgenden Beispiel werden Sie die "),Dt=o(tr,"CODE",{});var Qo=d(Dt);na=a(Qo,"pipeline()"),Qo.forEach(t),ta=a(tr," f\xFCr die Stimmungsanalyse verwenden."),tr.forEach(t),Ys=h(e),Ln=o(e,"P",{});var Lo=d(Ln);sa=a(Lo,"Installieren Sie die folgenden Abh\xE4ngigkeiten, falls Sie dies nicht bereits getan haben:"),Lo.forEach(t),Os=h(e),_(Re.$$.fragment,e),qs=h(e),Ge=o(e,"P",{});var sr=d(Ge);la=a(sr,"Importieren sie die "),xt=o(sr,"CODE",{});var Ko=d(xt);ra=a(Ko,"pipeline()"),Ko.forEach(t),aa=a(sr," und spezifizieren sie die Aufgabe, welche sie l\xF6sen m\xF6chten:"),sr.forEach(t),Qs=h(e),_(bn.$$.fragment,e),Ls=h(e),Ve=o(e,"P",{});var lr=d(Ve);ia=a(lr,"Die Pipeline l\xE4dt ein standardm\xE4\xDFiges [vortrainiertes Modell] ("),wn=o(lr,"A",{href:!0,rel:!0});var ed=d(wn);oa=a(ed,"https://huggingface.co/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"),ed.forEach(t),da=a(lr,") und einen Tokenizer f\xFCr die Stimmungs-Analyse herunter und speichert sie. Jetzt k\xF6nnen Sie den \u201CKlassifikator\u201D auf Ihren Zieltext anwenden:"),lr.forEach(t),Ks=h(e),_(kn.$$.fragment,e),el=h(e),Ne=o(e,"P",{});var rr=d(Ne);pa=a(rr,"For more than one sentence, pass a list of sentences to the "),Xt=o(rr,"CODE",{});var nd=d(Xt);fa=a(nd,"pipeline()"),nd.forEach(t),ua=a(rr," which returns a list of dictionaries:"),rr.forEach(t),nl=h(e),_(vn.$$.fragment,e),tl=h(e),ge=o(e,"P",{});var bt=d(ge);ma=a(bt,"Die "),Pt=o(bt,"CODE",{});var td=d(Pt);ca=a(td,"pipeline()"),td.forEach(t),ha=a(bt," kann auch \xFCber einen ganzen Datensatz iterieren. Starten wir mit der Installation der "),Mn=o(bt,"A",{href:!0,rel:!0});var sd=d(Mn);ga=a(sd,"\u{1F917} Datasets"),sd.forEach(t),$a=a(bt," Bibliothek:"),bt.forEach(t),sl=h(e),_(_n.$$.fragment,e),ll=h(e),Be=o(e,"P",{});var ar=d(Be);ba=a(ar,"Erstellen wir eine "),Ht=o(ar,"CODE",{});var ld=d(Ht);wa=a(ld,"pipeline()"),ld.forEach(t),ka=a(ar," mit der Aufgabe die wir l\xF6sen und dem Modell welches wir nutzen m\xF6chten."),ar.forEach(t),rl=h(e),_(yn.$$.fragment,e),al=h(e),$e=o(e,"P",{});var wt=d($e);va=a(wt,"Als n\xE4chstes laden wir den Datensatz (siehe \u{1F917} Datasets "),Tn=o(wt,"A",{href:!0,rel:!0});var rd=d(Tn);Ma=a(rd,"Quick Start"),rd.forEach(t),_a=a(wt," f\xFCr mehr Details) welches wir nutzen m\xF6chten. Zum Beispiel laden wir den "),En=o(wt,"A",{href:!0,rel:!0});var ad=d(En);ya=a(ad,"MInDS-14"),ad.forEach(t),Ta=a(wt," Datensatz:"),wt.forEach(t),il=h(e),_(jn.$$.fragment,e),ol=h(e),De=o(e,"P",{});var ir=d(De);Ea=a(ir,"Wir m\xFCssen sicherstellen, dass die Abtastrate des Datensatzes der Abtastrate entspricht, mit der "),Yt=o(ir,"CODE",{});var id=d(Yt);ja=a(id,"facebook/wav2vec2-base-960h"),id.forEach(t),za=a(ir," trainiert wurde."),ir.forEach(t),dl=h(e),_(zn.$$.fragment,e),pl=h(e),Kn=o(e,"P",{});var od=d(Kn);Aa=a(od,`Audiodateien werden automatisch geladen und neu abgetastet, wenn die Spalte \u201Caudio\u201D aufgerufen wird.
Extrahieren wir die rohen Wellenform-Arrays der ersten 4 Beispiele und \xFCbergeben wir sie als Liste an die Pipeline:`),od.forEach(t),fl=h(e),_(An.$$.fragment,e),ul=h(e),xe=o(e,"P",{});var or=d(xe);Sa=a(or,"Bei einem gr\xF6\xDFeren Datensatz mit vielen Eingaben (wie bei Sprache oder Bildverarbeitung) sollten Sie einen Generator anstelle einer Liste \xFCbergeben, der alle Eingaben in den Speicher l\xE4dt. Weitere Informationen finden Sie in der "),et=o(or,"A",{href:!0});var dd=d(et);Ua=a(dd,"Pipeline-Dokumentation"),dd.forEach(t),Ja=a(or,"."),or.forEach(t),ml=h(e),Te=o(e,"H3",{class:!0});var dr=d(Te);Xe=o(dr,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var pd=d(Xe);Ot=o(pd,"SPAN",{});var fd=d(Ot);_(Sn.$$.fragment,fd),fd.forEach(t),pd.forEach(t),Za=h(dr),qt=o(dr,"SPAN",{});var ud=d(qt);Wa=a(ud,"Ein anderes Modell und einen anderen Tokenizer in der Pipeline verwenden"),ud.forEach(t),dr.forEach(t),cl=h(e),re=o(e,"P",{});var Me=d(re);Ia=a(Me,"Die "),Qt=o(Me,"CODE",{});var md=d(Qt);Ca=a(md,"pipeline()"),md.forEach(t),Fa=a(Me," kann jedes Modell aus dem [Model Hub] ("),Un=o(Me,"A",{href:!0,rel:!0});var cd=d(Un);Ra=a(cd,"https://huggingface.co/models"),cd.forEach(t),Ga=a(Me,") verwenden, wodurch es einfach ist, die "),Lt=o(Me,"CODE",{});var hd=d(Lt);Va=a(hd,"pipeline()"),hd.forEach(t),Na=a(Me," f\xFCr andere Anwendungsf\xE4lle anzupassen. Wenn Sie beispielsweise ein Modell w\xFCnschen, das franz\xF6sischen Text verarbeiten kann, verwenden Sie die Tags im Model Hub, um nach einem geeigneten Modell zu filtern. Das oberste gefilterte Ergebnis liefert ein mehrsprachiges "),Jn=o(Me,"A",{href:!0,rel:!0});var gd=d(Jn);Ba=a(gd,"BERT-Modell"),gd.forEach(t),Da=a(Me,", das auf die Stimmungsanalyse abgestimmt ist. Gro\xDFartig, verwenden wir dieses Modell!"),Me.forEach(t),hl=h(e),_(Zn.$$.fragment,e),gl=h(e),_(Pe.$$.fragment,e),$l=h(e),be=o(e,"P",{});var kt=d(be);xa=a(kt,"Dann k\xF6nnen Sie das Modell und den Tokenizer in der "),Kt=o(kt,"CODE",{});var $d=d(Kt);Xa=a($d,"pipeline()"),$d.forEach(t),Pa=a(kt," angeben und den "),es=o(kt,"CODE",{});var bd=d(es);Ha=a(bd,"Klassifikator"),bd.forEach(t),Ya=a(kt," auf Ihren Zieltext anwenden:"),kt.forEach(t),bl=h(e),_(Wn.$$.fragment,e),wl=h(e),we=o(e,"P",{});var vt=d(we);Oa=a(vt,"Wenn Sie kein Modell f\xFCr Ihren Anwendungsfall finden k\xF6nnen, m\xFCssen Sie ein vortrainiertes Modell auf Ihren Daten feinabstimmen. Schauen Sie sich unser "),nt=o(vt,"A",{href:!0});var wd=d(nt);qa=a(wd,"Feinabstimmungs-Tutorial"),wd.forEach(t),Qa=a(vt," an, um zu erfahren, wie das geht. Und schlie\xDFlich, nachdem Sie Ihr trainiertes Modell verfeinert haben, sollten Sie es mit der Community im Model Hub teilen (siehe Tutorial "),tt=o(vt,"A",{href:!0});var kd=d(tt);La=a(kd,"hier"),kd.forEach(t),Ka=a(vt,"), um NLP f\xFCr alle zu demokratisieren! \u{1F917}"),vt.forEach(t),kl=h(e),Ee=o(e,"H2",{class:!0});var pr=d(Ee);He=o(pr,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var vd=d(He);ns=o(vd,"SPAN",{});var Md=d(ns);_(In.$$.fragment,Md),Md.forEach(t),vd.forEach(t),ei=h(pr),ts=o(pr,"SPAN",{});var _d=d(ts);ni=a(_d,"AutoClass"),_d.forEach(t),pr.forEach(t),vl=h(e),_(Cn.$$.fragment,e),Ml=h(e),L=o(e,"P",{});var ae=d(L);ti=a(ae,"Unter der Haube arbeiten die Klassen "),ss=o(ae,"CODE",{});var yd=d(ss);si=a(yd,"AutoModelForSequenceClassification"),yd.forEach(t),li=a(ae," und "),ls=o(ae,"CODE",{});var Td=d(ls);ri=a(Td,"AutoTokenizer"),Td.forEach(t),ai=a(ae," zusammen, um die "),rs=o(ae,"CODE",{});var Ed=d(rs);ii=a(Ed,"pipeline()"),Ed.forEach(t),oi=a(ae," zu betreiben. Eine "),st=o(ae,"A",{href:!0});var jd=d(st);as=o(jd,"CODE",{});var zd=d(as);di=a(zd,"AutoClass"),zd.forEach(t),jd.forEach(t),pi=a(ae," ist eine Abk\xFCrzung, die automatisch die Architektur eines trainierten Modells aus dessen Namen oder Pfad abruft. Sie m\xFCssen nur die passende "),is=o(ae,"CODE",{});var Ad=d(is);fi=a(Ad,"AutoClass"),Ad.forEach(t),ui=a(ae," f\xFCr Ihre Aufgabe und den zugeh\xF6rigen Tokenizer mit "),os=o(ae,"CODE",{});var Sd=d(os);mi=a(Sd,"AutoTokenizer"),Sd.forEach(t),ci=a(ae," ausw\xE4hlen."),ae.forEach(t),_l=h(e),ke=o(e,"P",{});var Mt=d(ke);hi=a(Mt,"Kehren wir zu unserem Beispiel zur\xFCck und sehen wir uns an, wie Sie die "),ds=o(Mt,"CODE",{});var Ud=d(ds);gi=a(Ud,"AutoClass"),Ud.forEach(t),$i=a(Mt," verwenden k\xF6nnen, um die Ergebnisse der "),ps=o(Mt,"CODE",{});var Jd=d(ps);bi=a(Jd,"pipeline()"),Jd.forEach(t),wi=a(Mt," zu replizieren."),Mt.forEach(t),yl=h(e),je=o(e,"H3",{class:!0});var fr=d(je);Ye=o(fr,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Zd=d(Ye);fs=o(Zd,"SPAN",{});var Wd=d(fs);_(Fn.$$.fragment,Wd),Wd.forEach(t),Zd.forEach(t),ki=h(fr),us=o(fr,"SPAN",{});var Id=d(us);vi=a(Id,"AutoTokenizer"),Id.forEach(t),fr.forEach(t),Tl=h(e),ue=o(e,"P",{});var un=d(ue);Mi=a(un,"Ein Tokenizer ist f\xFCr die Vorverarbeitung von Text in ein f\xFCr das Modell verst\xE4ndliches Format zust\xE4ndig. Zun\xE4chst zerlegt der Tokenisierer den Text in W\xF6rter, die "),ms=o(un,"EM",{});var Cd=d(ms);_i=a(Cd,"Token"),Cd.forEach(t),yi=a(un," genannt werden. Es gibt mehrere Regeln f\xFCr den Tokenisierungsprozess, z. B. wie und auf welcher Ebene ein Wort aufgespalten wird (weitere Informationen \xFCber Tokenisierung "),lt=o(un,"A",{href:!0});var Fd=d(lt);Ti=a(Fd,"hier"),Fd.forEach(t),Ei=a(un,`). Das Wichtigste ist jedoch, dass Sie den Tokenizer mit demselben Modellnamen instanziieren m\xFCssen, um sicherzustellen, dass Sie dieselben Tokenisierungsregeln verwenden, mit denen ein Modell zuvor trainiert wurde.
Laden sie einen Tokenizer mit `),cs=o(un,"CODE",{});var Rd=d(cs);ji=a(Rd,"AutoTokenizer"),Rd.forEach(t),zi=a(un,":"),un.forEach(t),El=h(e),_(Rn.$$.fragment,e),jl=h(e),Oe=o(e,"P",{});var ur=d(Oe);Ai=a(ur,"Anschlie\xDFend wandelt der Tokenizer die Token in Zahlen um, um einen Tensor als Eingabe f\xFCr das Modell zu konstruieren. Dieser wird als "),hs=o(ur,"EM",{});var Gd=d(hs);Si=a(Gd,"Vokabular"),Gd.forEach(t),Ui=a(ur," des Modells bezeichnet."),ur.forEach(t),zl=h(e),rt=o(e,"P",{});var Vd=d(rt);Ji=a(Vd,"\xDCbergeben Sie Ihren Text an den Tokenizer:"),Vd.forEach(t),Al=h(e),_(Gn.$$.fragment,e),Sl=h(e),at=o(e,"P",{});var Nd=d(at);Zi=a(Nd,"Der Tokenizer gibt ein W\xF6rterbuch zur\xFCck, das Folgendes enth\xE4lt:"),Nd.forEach(t),Ul=h(e),qe=o(e,"UL",{});var mr=d(qe);it=o(mr,"LI",{});var zo=d(it);ot=o(zo,"A",{href:!0});var Bd=d(ot);Wi=a(Bd,"input_ids"),Bd.forEach(t),Ii=a(zo,": numerische Repr\xE4sentationen Ihrer Token."),zo.forEach(t),Ci=h(mr),dt=o(mr,"LI",{});var Ao=d(dt);pt=o(Ao,"A",{href:!0});var Dd=d(pt);Fi=a(Dd,"atttention_mask"),Dd.forEach(t),Ri=a(Ao,": gibt an, welche Token beachtet werden sollen."),Ao.forEach(t),mr.forEach(t),Jl=h(e),Qe=o(e,"P",{});var cr=d(Qe);Gi=a(cr,"Genau wie die "),gs=o(cr,"CODE",{});var xd=d(gs);Vi=a(xd,"pipeline()"),xd.forEach(t),Ni=a(cr," akzeptiert der Tokenizer eine Liste von Eingaben. Dar\xFCber hinaus kann der Tokenizer den Text auch auff\xFCllen und k\xFCrzen, um einen Stapel mit einheitlicher L\xE4nge zur\xFCckzugeben:"),cr.forEach(t),Zl=h(e),_(Le.$$.fragment,e),Wl=h(e),Ke=o(e,"P",{});var hr=d(Ke);Bi=a(hr,"Lesen Sie das Tutorial "),ft=o(hr,"A",{href:!0});var Xd=d(ft);Di=a(Xd,"preprocessing"),Xd.forEach(t),xi=a(hr," f\xFCr weitere Details zur Tokenisierung."),hr.forEach(t),Il=h(e),ze=o(e,"H3",{class:!0});var gr=d(ze);en=o(gr,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Pd=d(en);$s=o(Pd,"SPAN",{});var Hd=d($s);_(Vn.$$.fragment,Hd),Hd.forEach(t),Pd.forEach(t),Xi=h(gr),bs=o(gr,"SPAN",{});var Yd=d(bs);Pi=a(Yd,"AutoModel"),Yd.forEach(t),gr.forEach(t),Cl=h(e),_(nn.$$.fragment,e),Fl=h(e),_(tn.$$.fragment,e),Rl=h(e),K=o(e,"P",{});var ie=d(K);Hi=a(ie,"Modelle sind ein standardm\xE4\xDFiges "),Nn=o(ie,"A",{href:!0,rel:!0});var Od=d(Nn);ws=o(Od,"CODE",{});var qd=d(ws);Yi=a(qd,"torch.nn.Module"),qd.forEach(t),Od.forEach(t),Oi=a(ie," oder ein "),Bn=o(ie,"A",{href:!0,rel:!0});var Qd=d(Bn);ks=o(Qd,"CODE",{});var Ld=d(ks);qi=a(Ld,"tf.keras.Model"),Ld.forEach(t),Qd.forEach(t),Qi=a(ie,", sodass Sie sie in Ihrer \xFCblichen Trainingsschleife verwenden k\xF6nnen. Um jedoch die Dinge einfacher zu machen, bietet \u{1F917} Transformers eine "),vs=o(ie,"CODE",{});var Kd=d(vs);Li=a(Kd,"Trainer"),Kd.forEach(t),Ki=a(ie,"-Klasse f\xFCr PyTorch, die Funktionalit\xE4t f\xFCr verteiltes Training, gemischte Pr\xE4zision und mehr bietet. F\xFCr TensorFlow k\xF6nnen Sie die Methode "),Ms=o(ie,"CODE",{});var ep=d(Ms);eo=a(ep,"fit"),ep.forEach(t),no=a(ie," aus "),Dn=o(ie,"A",{href:!0,rel:!0});var np=d(Dn);to=a(np,"Keras"),np.forEach(t),so=a(ie," verwenden. Siehe das "),ut=o(ie,"A",{href:!0});var tp=d(ut);lo=a(tp,"training tutorial"),tp.forEach(t),ro=a(ie," f\xFCr weitere Details."),ie.forEach(t),Gl=h(e),_(sn.$$.fragment,e),Vl=h(e),Ae=o(e,"H3",{class:!0});var $r=d(Ae);ln=o($r,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var sp=d(ln);_s=o(sp,"SPAN",{});var lp=d(_s);_(xn.$$.fragment,lp),lp.forEach(t),sp.forEach(t),ao=h($r),ys=o($r,"SPAN",{});var rp=d(ys);io=a(rp,"Modell speichern"),rp.forEach(t),$r.forEach(t),Nl=h(e),_(rn.$$.fragment,e),Bl=h(e),mt=o(e,"P",{});var ap=d(mt);oo=a(ap,"Ein besonders cooles \u{1F917} Transformers-Feature ist die M\xF6glichkeit, ein Modell zu speichern und es entweder als PyTorch- oder TensorFlow-Modell wieder zu laden. Der Parameter \u201Cfrom_pt\u201D oder \u201Cfrom_tf\u201D kann das Modell von einem Framework in das andere konvertieren:"),ap.forEach(t),Dl=h(e),_(an.$$.fragment,e),xl=h(e),Se=o(e,"H2",{class:!0});var br=d(Se);on=o(br,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var ip=d(on);Ts=o(ip,"SPAN",{});var op=d(Ts);_(Xn.$$.fragment,op),op.forEach(t),ip.forEach(t),po=h(br),Es=o(br,"SPAN",{});var dp=d(Es);fo=a(dp,"Custom model builds"),dp.forEach(t),br.forEach(t),Xl=h(e),ct=o(e,"P",{});var pp=d(ct);uo=a(pp,"Sie k\xF6nnen die Konfigurationsklasse des Modells \xE4ndern, um zu bestimmen, wie ein Modell aufgebaut ist. Die Konfiguration legt die Attribute eines Modells fest, z. B. die Anzahl der verborgenen Schichten oder der Aufmerksamkeitsk\xF6pfe. Wenn Sie ein Modell aus einer benutzerdefinierten Konfigurationsklasse initialisieren, beginnen Sie bei Null. Die Modellattribute werden zuf\xE4llig initialisiert, und Sie m\xFCssen das Modell trainieren, bevor Sie es verwenden k\xF6nnen, um aussagekr\xE4ftige Ergebnisse zu erhalten."),pp.forEach(t),Pl=h(e),ve=o(e,"P",{});var _t=d(ve);mo=a(_t,"Beginnen Sie mit dem Import von "),js=o(_t,"CODE",{});var fp=d(js);co=a(fp,"AutoConfig"),fp.forEach(t),ho=a(_t," und laden Sie dann das trainierte Modell, das Sie \xE4ndern m\xF6chten. Innerhalb von "),zs=o(_t,"CODE",{});var up=d(zs);go=a(up,"AutoConfig.from_pretrained()"),up.forEach(t),$o=a(_t," k\xF6nnen Sie das Attribut angeben, das Sie \xE4ndern m\xF6chten, z. B. die Anzahl der Aufmerksamkeitsk\xF6pfe:"),_t.forEach(t),Hl=h(e),_(Pn.$$.fragment,e),Yl=h(e),_(dn.$$.fragment,e),Ol=h(e),pn=o(e,"P",{});var wr=d(pn);bo=a(wr,"Weitere Informationen zur Erstellung von benutzerdefinierten Konfigurationen finden Sie in der Anleitung "),ht=o(wr,"A",{href:!0});var mp=d(ht);wo=a(mp,"Erstellen einer benutzerdefinierten Architektur"),mp.forEach(t),ko=a(wr,"."),wr.forEach(t),ql=h(e),Ue=o(e,"H2",{class:!0});var kr=d(Ue);fn=o(kr,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var cp=d(fn);As=o(cp,"SPAN",{});var hp=d(As);_(Hn.$$.fragment,hp),hp.forEach(t),cp.forEach(t),vo=h(kr),Ss=o(kr,"SPAN",{});var gp=d(Ss);Mo=a(gp,"Wie geht es weiter?"),gp.forEach(t),kr.forEach(t),Ql=h(e),gt=o(e,"P",{});var $p=d(gt);_o=a($p,"Nachdem Sie nun die \u{1F917} Transformers-Kurztour abgeschlossen haben, schauen Sie sich unsere Anleitungen an und erfahren Sie, wie Sie spezifischere Dinge tun k\xF6nnen, wie das Schreiben eines benutzerdefinierten Modells, die Feinabstimmung eines Modells f\xFCr eine Aufgabe und wie man ein Modell mit einem Skript trainiert. Wenn Sie mehr \xFCber die Kernkonzepte von \u{1F917} Transformers erfahren m\xF6chten, nehmen Sie sich eine Tasse Kaffee und werfen Sie einen Blick auf unsere konzeptionellen Leitf\xE4den!"),$p.forEach(t),this.h()},h(){v(s,"name","hf:doc:metadata"),v(s,"content",JSON.stringify(af)),v(m,"id","schnellstart"),v(m,"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"),v(m,"href","#schnellstart"),v(l,"class","relative group"),v(J,"href","./model_doc/auto"),v(X,"id","pipeline"),v(X,"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"),v(X,"href","#pipeline"),v(O,"class","relative group"),v(Ce,"id","verwendung-der-pipeline"),v(Ce,"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"),v(Ce,"href","#verwendung-der-pipeline"),v(ye,"class","relative group"),v(wn,"href","https://huggingface.co/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"),v(wn,"rel","nofollow"),v(Mn,"href","https://huggingface.co/docs/datasets/"),v(Mn,"rel","nofollow"),v(Tn,"href","https://huggingface.co/docs/datasets/quickstart.html"),v(Tn,"rel","nofollow"),v(En,"href","https://huggingface.co/datasets/PolyAI/minds14"),v(En,"rel","nofollow"),v(et,"href","./main_classes/pipelines"),v(Xe,"id","ein-anderes-modell-und-einen-anderen-tokenizer-in-der-pipeline-verwenden"),v(Xe,"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"),v(Xe,"href","#ein-anderes-modell-und-einen-anderen-tokenizer-in-der-pipeline-verwenden"),v(Te,"class","relative group"),v(Un,"href","https://huggingface.co/models"),v(Un,"rel","nofollow"),v(Jn,"href","https://huggingface.co/nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"),v(Jn,"rel","nofollow"),v(nt,"href","./training"),v(tt,"href","./model_sharing"),v(He,"id","autoclass"),v(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"),v(He,"href","#autoclass"),v(Ee,"class","relative group"),v(st,"href","./model_doc/auto"),v(Ye,"id","autotokenizer"),v(Ye,"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"),v(Ye,"href","#autotokenizer"),v(je,"class","relative group"),v(lt,"href","./tokenizer_summary"),v(ot,"href","./glossary#input-ids"),v(pt,"href",".glossary#attention-mask"),v(ft,"href","./preprocessing"),v(en,"id","automodel"),v(en,"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"),v(en,"href","#automodel"),v(ze,"class","relative group"),v(Nn,"href","https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module"),v(Nn,"rel","nofollow"),v(Bn,"href","https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model"),v(Bn,"rel","nofollow"),v(Dn,"href","https://keras.io/"),v(Dn,"rel","nofollow"),v(ut,"href","./training"),v(ln,"id","modell-speichern"),v(ln,"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"),v(ln,"href","#modell-speichern"),v(Ae,"class","relative group"),v(on,"id","custom-model-builds"),v(on,"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"),v(on,"href","#custom-model-builds"),v(Se,"class","relative group"),v(ht,"href","./create_a_model"),v(fn,"id","wie-geht-es-weiter"),v(fn,"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"),v(fn,"href","#wie-geht-es-weiter"),v(Ue,"class","relative group")},m(e,p){n(document.head,s),f(e,u,p),f(e,l,p),n(l,m),n(m,g),y(w,g,null),n(l,k),n(l,I),n(I,$),f(e,Z,p),y(C,e,p),f(e,G,p),f(e,F,p),n(F,B),n(F,A),n(A,W),n(F,b),n(F,J),n(J,x),n(F,D),f(e,Y,p),y(H,e,p),f(e,te,p),f(e,O,p),n(O,X),n(X,ee),y(ne,ee,null),n(O,q),n(O,le),n(le,S),f(e,R,p),f(e,Q,p),n(Q,U),n(U,V),n(Q,fe),f(e,ce,p),y(de,e,p),f(e,mn,p),f(e,pe,p),n(pe,Qn),n(pe,Ze),n(Ze,vr),n(pe,Mr),f(e,Gs,p),f(e,cn,p),n(cn,Tt),n(Tt,_r),n(cn,yr),f(e,Vs,p),f(e,P,p),n(P,Et),n(Et,Tr),n(P,Er),n(P,jt),n(jt,jr),n(P,zr),n(P,zt),n(zt,Ar),n(P,Sr),n(P,At),n(At,Ur),n(P,Jr),n(P,St),n(St,Zr),n(P,Wr),n(P,Ut),n(Ut,Ir),n(P,Cr),n(P,Jt),n(Jt,Fr),n(P,Rr),n(P,Zt),n(Zt,Gr),f(e,Ns,p),f(e,hn,p),n(hn,Wt),n(Wt,Vr),n(hn,Nr),f(e,Bs,p),f(e,he,p),n(he,It),n(It,Br),n(he,Dr),n(he,Ct),n(Ct,xr),n(he,Xr),n(he,Ft),n(Ft,Pr),f(e,Ds,p),f(e,gn,p),n(gn,Rt),n(Rt,Hr),n(gn,Yr),f(e,xs,p),f(e,We,p),n(We,Gt),n(Gt,Or),n(We,qr),n(We,Vt),n(Vt,Qr),f(e,Xs,p),y(Ie,e,p),f(e,Ps,p),f(e,ye,p),n(ye,Ce),n(Ce,Nt),y($n,Nt,null),n(ye,Lr),n(ye,Bt),n(Bt,Kr),f(e,Hs,p),f(e,Fe,p),n(Fe,ea),n(Fe,Dt),n(Dt,na),n(Fe,ta),f(e,Ys,p),f(e,Ln,p),n(Ln,sa),f(e,Os,p),y(Re,e,p),f(e,qs,p),f(e,Ge,p),n(Ge,la),n(Ge,xt),n(xt,ra),n(Ge,aa),f(e,Qs,p),y(bn,e,p),f(e,Ls,p),f(e,Ve,p),n(Ve,ia),n(Ve,wn),n(wn,oa),n(Ve,da),f(e,Ks,p),y(kn,e,p),f(e,el,p),f(e,Ne,p),n(Ne,pa),n(Ne,Xt),n(Xt,fa),n(Ne,ua),f(e,nl,p),y(vn,e,p),f(e,tl,p),f(e,ge,p),n(ge,ma),n(ge,Pt),n(Pt,ca),n(ge,ha),n(ge,Mn),n(Mn,ga),n(ge,$a),f(e,sl,p),y(_n,e,p),f(e,ll,p),f(e,Be,p),n(Be,ba),n(Be,Ht),n(Ht,wa),n(Be,ka),f(e,rl,p),y(yn,e,p),f(e,al,p),f(e,$e,p),n($e,va),n($e,Tn),n(Tn,Ma),n($e,_a),n($e,En),n(En,ya),n($e,Ta),f(e,il,p),y(jn,e,p),f(e,ol,p),f(e,De,p),n(De,Ea),n(De,Yt),n(Yt,ja),n(De,za),f(e,dl,p),y(zn,e,p),f(e,pl,p),f(e,Kn,p),n(Kn,Aa),f(e,fl,p),y(An,e,p),f(e,ul,p),f(e,xe,p),n(xe,Sa),n(xe,et),n(et,Ua),n(xe,Ja),f(e,ml,p),f(e,Te,p),n(Te,Xe),n(Xe,Ot),y(Sn,Ot,null),n(Te,Za),n(Te,qt),n(qt,Wa),f(e,cl,p),f(e,re,p),n(re,Ia),n(re,Qt),n(Qt,Ca),n(re,Fa),n(re,Un),n(Un,Ra),n(re,Ga),n(re,Lt),n(Lt,Va),n(re,Na),n(re,Jn),n(Jn,Ba),n(re,Da),f(e,hl,p),y(Zn,e,p),f(e,gl,p),y(Pe,e,p),f(e,$l,p),f(e,be,p),n(be,xa),n(be,Kt),n(Kt,Xa),n(be,Pa),n(be,es),n(es,Ha),n(be,Ya),f(e,bl,p),y(Wn,e,p),f(e,wl,p),f(e,we,p),n(we,Oa),n(we,nt),n(nt,qa),n(we,Qa),n(we,tt),n(tt,La),n(we,Ka),f(e,kl,p),f(e,Ee,p),n(Ee,He),n(He,ns),y(In,ns,null),n(Ee,ei),n(Ee,ts),n(ts,ni),f(e,vl,p),y(Cn,e,p),f(e,Ml,p),f(e,L,p),n(L,ti),n(L,ss),n(ss,si),n(L,li),n(L,ls),n(ls,ri),n(L,ai),n(L,rs),n(rs,ii),n(L,oi),n(L,st),n(st,as),n(as,di),n(L,pi),n(L,is),n(is,fi),n(L,ui),n(L,os),n(os,mi),n(L,ci),f(e,_l,p),f(e,ke,p),n(ke,hi),n(ke,ds),n(ds,gi),n(ke,$i),n(ke,ps),n(ps,bi),n(ke,wi),f(e,yl,p),f(e,je,p),n(je,Ye),n(Ye,fs),y(Fn,fs,null),n(je,ki),n(je,us),n(us,vi),f(e,Tl,p),f(e,ue,p),n(ue,Mi),n(ue,ms),n(ms,_i),n(ue,yi),n(ue,lt),n(lt,Ti),n(ue,Ei),n(ue,cs),n(cs,ji),n(ue,zi),f(e,El,p),y(Rn,e,p),f(e,jl,p),f(e,Oe,p),n(Oe,Ai),n(Oe,hs),n(hs,Si),n(Oe,Ui),f(e,zl,p),f(e,rt,p),n(rt,Ji),f(e,Al,p),y(Gn,e,p),f(e,Sl,p),f(e,at,p),n(at,Zi),f(e,Ul,p),f(e,qe,p),n(qe,it),n(it,ot),n(ot,Wi),n(it,Ii),n(qe,Ci),n(qe,dt),n(dt,pt),n(pt,Fi),n(dt,Ri),f(e,Jl,p),f(e,Qe,p),n(Qe,Gi),n(Qe,gs),n(gs,Vi),n(Qe,Ni),f(e,Zl,p),y(Le,e,p),f(e,Wl,p),f(e,Ke,p),n(Ke,Bi),n(Ke,ft),n(ft,Di),n(Ke,xi),f(e,Il,p),f(e,ze,p),n(ze,en),n(en,$s),y(Vn,$s,null),n(ze,Xi),n(ze,bs),n(bs,Pi),f(e,Cl,p),y(nn,e,p),f(e,Fl,p),y(tn,e,p),f(e,Rl,p),f(e,K,p),n(K,Hi),n(K,Nn),n(Nn,ws),n(ws,Yi),n(K,Oi),n(K,Bn),n(Bn,ks),n(ks,qi),n(K,Qi),n(K,vs),n(vs,Li),n(K,Ki),n(K,Ms),n(Ms,eo),n(K,no),n(K,Dn),n(Dn,to),n(K,so),n(K,ut),n(ut,lo),n(K,ro),f(e,Gl,p),y(sn,e,p),f(e,Vl,p),f(e,Ae,p),n(Ae,ln),n(ln,_s),y(xn,_s,null),n(Ae,ao),n(Ae,ys),n(ys,io),f(e,Nl,p),y(rn,e,p),f(e,Bl,p),f(e,mt,p),n(mt,oo),f(e,Dl,p),y(an,e,p),f(e,xl,p),f(e,Se,p),n(Se,on),n(on,Ts),y(Xn,Ts,null),n(Se,po),n(Se,Es),n(Es,fo),f(e,Xl,p),f(e,ct,p),n(ct,uo),f(e,Pl,p),f(e,ve,p),n(ve,mo),n(ve,js),n(js,co),n(ve,ho),n(ve,zs),n(zs,go),n(ve,$o),f(e,Hl,p),y(Pn,e,p),f(e,Yl,p),y(dn,e,p),f(e,Ol,p),f(e,pn,p),n(pn,bo),n(pn,ht),n(ht,wo),n(pn,ko),f(e,ql,p),f(e,Ue,p),n(Ue,fn),n(fn,As),y(Hn,As,null),n(Ue,vo),n(Ue,Ss),n(Ss,Mo),f(e,Ql,p),f(e,gt,p),n(gt,_o),Ll=!0},p(e,[p]){const Yn={};p&2&&(Yn.$$scope={dirty:p,ctx:e}),H.$set(Yn);const Us={};p&2&&(Us.$$scope={dirty:p,ctx:e}),Ie.$set(Us);const Js={};p&2&&(Js.$$scope={dirty:p,ctx:e}),Re.$set(Js);const Zs={};p&2&&(Zs.$$scope={dirty:p,ctx:e}),Pe.$set(Zs);const Je={};p&2&&(Je.$$scope={dirty:p,ctx:e}),Le.$set(Je);const Ws={};p&2&&(Ws.$$scope={dirty:p,ctx:e}),nn.$set(Ws);const Is={};p&2&&(Is.$$scope={dirty:p,ctx:e}),tn.$set(Is);const On={};p&2&&(On.$$scope={dirty:p,ctx:e}),sn.$set(On);const Cs={};p&2&&(Cs.$$scope={dirty:p,ctx:e}),rn.$set(Cs);const Fs={};p&2&&(Fs.$$scope={dirty:p,ctx:e}),an.$set(Fs);const Rs={};p&2&&(Rs.$$scope={dirty:p,ctx:e}),dn.$set(Rs)},i(e){Ll||(T(w.$$.fragment,e),T(C.$$.fragment,e),T(H.$$.fragment,e),T(ne.$$.fragment,e),T(de.$$.fragment,e),T(Ie.$$.fragment,e),T($n.$$.fragment,e),T(Re.$$.fragment,e),T(bn.$$.fragment,e),T(kn.$$.fragment,e),T(vn.$$.fragment,e),T(_n.$$.fragment,e),T(yn.$$.fragment,e),T(jn.$$.fragment,e),T(zn.$$.fragment,e),T(An.$$.fragment,e),T(Sn.$$.fragment,e),T(Zn.$$.fragment,e),T(Pe.$$.fragment,e),T(Wn.$$.fragment,e),T(In.$$.fragment,e),T(Cn.$$.fragment,e),T(Fn.$$.fragment,e),T(Rn.$$.fragment,e),T(Gn.$$.fragment,e),T(Le.$$.fragment,e),T(Vn.$$.fragment,e),T(nn.$$.fragment,e),T(tn.$$.fragment,e),T(sn.$$.fragment,e),T(xn.$$.fragment,e),T(rn.$$.fragment,e),T(an.$$.fragment,e),T(Xn.$$.fragment,e),T(Pn.$$.fragment,e),T(dn.$$.fragment,e),T(Hn.$$.fragment,e),Ll=!0)},o(e){E(w.$$.fragment,e),E(C.$$.fragment,e),E(H.$$.fragment,e),E(ne.$$.fragment,e),E(de.$$.fragment,e),E(Ie.$$.fragment,e),E($n.$$.fragment,e),E(Re.$$.fragment,e),E(bn.$$.fragment,e),E(kn.$$.fragment,e),E(vn.$$.fragment,e),E(_n.$$.fragment,e),E(yn.$$.fragment,e),E(jn.$$.fragment,e),E(zn.$$.fragment,e),E(An.$$.fragment,e),E(Sn.$$.fragment,e),E(Zn.$$.fragment,e),E(Pe.$$.fragment,e),E(Wn.$$.fragment,e),E(In.$$.fragment,e),E(Cn.$$.fragment,e),E(Fn.$$.fragment,e),E(Rn.$$.fragment,e),E(Gn.$$.fragment,e),E(Le.$$.fragment,e),E(Vn.$$.fragment,e),E(nn.$$.fragment,e),E(tn.$$.fragment,e),E(sn.$$.fragment,e),E(xn.$$.fragment,e),E(rn.$$.fragment,e),E(an.$$.fragment,e),E(Xn.$$.fragment,e),E(Pn.$$.fragment,e),E(dn.$$.fragment,e),E(Hn.$$.fragment,e),Ll=!1},d(e){t(s),e&&t(u),e&&t(l),j(w),e&&t(Z),j(C,e),e&&t(G),e&&t(F),e&&t(Y),j(H,e),e&&t(te),e&&t(O),j(ne),e&&t(R),e&&t(Q),e&&t(ce),j(de,e),e&&t(mn),e&&t(pe),e&&t(Gs),e&&t(cn),e&&t(Vs),e&&t(P),e&&t(Ns),e&&t(hn),e&&t(Bs),e&&t(he),e&&t(Ds),e&&t(gn),e&&t(xs),e&&t(We),e&&t(Xs),j(Ie,e),e&&t(Ps),e&&t(ye),j($n),e&&t(Hs),e&&t(Fe),e&&t(Ys),e&&t(Ln),e&&t(Os),j(Re,e),e&&t(qs),e&&t(Ge),e&&t(Qs),j(bn,e),e&&t(Ls),e&&t(Ve),e&&t(Ks),j(kn,e),e&&t(el),e&&t(Ne),e&&t(nl),j(vn,e),e&&t(tl),e&&t(ge),e&&t(sl),j(_n,e),e&&t(ll),e&&t(Be),e&&t(rl),j(yn,e),e&&t(al),e&&t($e),e&&t(il),j(jn,e),e&&t(ol),e&&t(De),e&&t(dl),j(zn,e),e&&t(pl),e&&t(Kn),e&&t(fl),j(An,e),e&&t(ul),e&&t(xe),e&&t(ml),e&&t(Te),j(Sn),e&&t(cl),e&&t(re),e&&t(hl),j(Zn,e),e&&t(gl),j(Pe,e),e&&t($l),e&&t(be),e&&t(bl),j(Wn,e),e&&t(wl),e&&t(we),e&&t(kl),e&&t(Ee),j(In),e&&t(vl),j(Cn,e),e&&t(Ml),e&&t(L),e&&t(_l),e&&t(ke),e&&t(yl),e&&t(je),j(Fn),e&&t(Tl),e&&t(ue),e&&t(El),j(Rn,e),e&&t(jl),e&&t(Oe),e&&t(zl),e&&t(rt),e&&t(Al),j(Gn,e),e&&t(Sl),e&&t(at),e&&t(Ul),e&&t(qe),e&&t(Jl),e&&t(Qe),e&&t(Zl),j(Le,e),e&&t(Wl),e&&t(Ke),e&&t(Il),e&&t(ze),j(Vn),e&&t(Cl),j(nn,e),e&&t(Fl),j(tn,e),e&&t(Rl),e&&t(K),e&&t(Gl),j(sn,e),e&&t(Vl),e&&t(Ae),j(xn),e&&t(Nl),j(rn,e),e&&t(Bl),e&&t(mt),e&&t(Dl),j(an,e),e&&t(xl),e&&t(Se),j(Xn),e&&t(Xl),e&&t(ct),e&&t(Pl),e&&t(ve),e&&t(Hl),j(Pn,e),e&&t(Yl),j(dn,e),e&&t(Ol),e&&t(pn),e&&t(ql),e&&t(Ue),j(Hn),e&&t(Ql),e&&t(gt)}}}const af={local:"schnellstart",sections:[{local:"pipeline",sections:[{local:"verwendung-der-pipeline",title:"Verwendung der Pipeline"},{local:"ein-anderes-modell-und-einen-anderen-tokenizer-in-der-pipeline-verwenden",title:"Ein anderes Modell und einen anderen Tokenizer in der Pipeline verwenden"}],title:"Pipeline"},{local:"autoclass",sections:[{local:"autotokenizer",title:"AutoTokenizer"},{local:"automodel",title:"AutoModel"},{local:"modell-speichern",title:"Modell speichern"}],title:"AutoClass"},{local:"custom-model-builds",title:"Custom model builds"},{local:"wie-geht-es-weiter",title:"Wie geht es weiter?"}],title:"Schnellstart"};function of(z){return _p(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class gf extends wp{constructor(s){super();kp(this,s,of,rf,vp,{})}}export{gf as default,af as metadata};
