import{S as fr,i as hr,s as br,e as l,k as f,w as z,t as s,M as $r,c,d as a,m as h,a as i,x as J,h as o,b as y,G as r,g as u,y as W,q as U,o as T,B as R,v as yr,L as dr}from"../chunks/vendor-hf-doc-builder.js";import{T as vr}from"../chunks/Tip-hf-doc-builder.js";import{I as Se}from"../chunks/IconCopyLink-hf-doc-builder.js";import{C as ve}from"../chunks/CodeBlock-hf-doc-builder.js";import{F as gr,M as mr}from"../chunks/Markdown-hf-doc-builder.js";import"../chunks/IconTensorflow-hf-doc-builder.js";function jr(O){let n,j,p,$,_,v,V,Z;return{c(){n=l("p"),j=s("Recuerda, la arquitectura se refiere al esqueleto del modelo y los checkpoints son los pesos para una arquitectura dada. Por ejemplo, "),p=l("a"),$=s("BERT"),_=s(" es una arquitectura, mientras que "),v=l("code"),V=s("bert-base-uncased"),Z=s(" es un checkpoint. Modelo es un t\xE9rmino general que puede significar una arquitectura o un checkpoint."),this.h()},l(k){n=c(k,"P",{});var M=i(n);j=o(M,"Recuerda, la arquitectura se refiere al esqueleto del modelo y los checkpoints son los pesos para una arquitectura dada. Por ejemplo, "),p=c(M,"A",{href:!0,rel:!0});var q=i(p);$=o(q,"BERT"),q.forEach(a),_=o(M," es una arquitectura, mientras que "),v=c(M,"CODE",{});var P=i(v);V=o(P,"bert-base-uncased"),P.forEach(a),Z=o(M," es un checkpoint. Modelo es un t\xE9rmino general que puede significar una arquitectura o un checkpoint."),M.forEach(a),this.h()},h(){y(p,"href","https://huggingface.co/bert-base-uncased"),y(p,"rel","nofollow")},m(k,M){u(k,n,M),r(n,j),r(n,p),r(p,$),r(n,_),r(n,v),r(v,V),r(n,Z)},d(k){k&&a(n)}}}function Er(O){let n,j,p,$,_,v,V,Z,k,M,q,P,w,X,F,S,Y,C,G,b,Q,A,K,D,E,I,ee,x,L,ae,H;return w=new ve({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Nb2RlbEZvclNlcXVlbmNlQ2xhc3NpZmljYXRpb24lMEElMEFtb2RlbCUyMCUzRCUyMEF1dG9Nb2RlbEZvclNlcXVlbmNlQ2xhc3NpZmljYXRpb24uZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMmRpc3RpbGJlcnQtYmFzZS11bmNhc2VkJTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoModelForSequenceClassification

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<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>processor = AutoProcessor.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;microsoft/layoutlmv2-base-uncased&quot;</span>)`}}),qe=new Se({}),$e=new gr({props:{pytorch:!0,tensorflow:!0,jax:!1,$$slots:{tensorflow:[Mr],pytorch:[_r]},$$scope:{ctx:O}}}),{c(){n=l("meta"),j=f(),p=l("h1"),$=l("a"),_=l("span"),z(v.$$.fragment),V=f(),Z=l("span"),k=s("Carga instancias preentrenadas con un AutoClass"),M=f(),q=l("p"),P=s("Con tantas arquitecturas diferentes de Transformer puede ser retador crear una para tu checkpoint. Como parte de la filosof\xEDa central de \u{1F917} Transformers para hacer que la biblioteca sea f\xE1cil, simple y flexible de usar; una "),w=l("code"),X=s("AutoClass"),F=s(" autom\xE1ticamente infiere y carga la arquitectura correcta desde un checkpoint dado. El m\xE9todo "),S=l("code"),Y=s("from_pretrained"),C=s(" te permite cargar r\xE1pidamente un modelo preentrenado para cualquier arquitectura, por lo que no tendr\xE1s que dedicar tiempo y recursos para entrenar uno desde cero. Producir este tipo de c\xF3digo con checkpoint implica que si funciona con uno, funcionar\xE1 tambi\xE9n con otro (siempre que haya sido entrenado para una tarea similar) incluso si la arquitectura es distinta."),G=f(),z(b.$$.fragment),Q=f(),A=l("p"),K=s("En este tutorial, aprender\xE1s a:"),D=f(),E=l("ul"),I=l("li"),ee=s("Cargar un tokenizador pre-entrenado."),x=f(),L=l("li"),ae=s("Cargar un extractor de caracter\xEDsticas (feature extractor en ingl\xE9s) pre-entrenado."),H=f(),t=l("li"),m=s("Cargar un procesador pre-entrenado."),oe=f(),re=l("li"),ne=s("Cargar un modelo pre-entrenado."),se=f(),g=l("h2"),N=l("a"),te=l("span"),z(B.$$.fragment),ha=f(),ze=l("span"),ba=s("AutoTokenizer"),Ye=f(),Ce=l("p"),$a=s("Casi cualquier tarea de Procesamiento de Lenguaje Natural comienza con un tokenizador. Un tokenizador convierte tu input a un formato que puede ser procesado por el modelo."),Ie=f(),pe=l("p"),ya=s("Carga un tokenizador con "),Je=l("code"),va=s("AutoTokenizer.from_pretrained()"),ga=s(":"),Le=f(),z(ge.$$.fragment),He=f(),Ae=l("p"),ja=s("Luego tokeniza tu input como lo mostrado a continuaci\xF3n:"),Be=f(),z(je.$$.fragment),Qe=f(),le=l("h2"),ue=l("a"),We=l("span"),z(Ee.$$.fragment),Ea=f(),Ue=l("span"),_a=s("AutoFeatureExtractor"),De=f(),Ze=l("p"),ka=s("Para tareas de audio y visi\xF3n, un extractor de caracter\xEDsticas procesa la se\xF1al de audio o imagen al formato de input correcto."),Oe=f(),de=l("p"),Ma=s("Carga un extractor de caracter\xEDsticas con "),Te=l("code"),qa=s("AutoFeatureExtractor.from_pretrained()"),wa=s(":"),Ke=f(),z(_e.$$.fragment),ea=f(),ce=l("h2"),me=l("a"),Re=l("span"),z(ke.$$.fragment),Ca=f(),Pe=l("span"),Aa=s("AutoProcessor"),aa=f(),fe=l("p"),Za=s("Las tareas multimodales requieren un procesador que combine dos tipos de herramientas de preprocesamiento. Por ejemplo, el modelo "),Fe=l("a"),Fa=s("LayoutLMV2"),xa=s(" requiere que un extractor de caracter\xEDsticas maneje las im\xE1genes y que un tokenizador maneje el texto; un procesador combina ambas."),ra=f(),he=l("p"),za=s("Carga un procesador con "),Ve=l("code"),Ja=s("AutoProcessor.from_pretrained()"),Wa=s(":"),ta=f(),z(Me.$$.fragment),sa=f(),ie=l("h2"),be=l("a"),Ge=l("span"),z(qe.$$.fragment),Ua=f(),Ne=l("span"),Ta=s("AutoModel"),oa=f(),z($e.$$.fragment),this.h()},l(e){const d=$r('[data-svelte="svelte-1phssyn"]',document.head);n=c(d,"META",{name:!0,content:!0}),d.forEach(a),j=h(e),p=c(e,"H1",{class:!0});var we=i(p);$=c(we,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Xe=i($);_=c(Xe,"SPAN",{});var Ra=i(_);J(v.$$.fragment,Ra),Ra.forEach(a),Xe.forEach(a),V=h(we),Z=c(we,"SPAN",{});var Pa=i(Z);k=o(Pa,"Carga instancias preentrenadas con un AutoClass"),Pa.forEach(a),we.forEach(a),M=h(e),q=c(e,"P",{});var xe=i(q);P=o(xe,"Con tantas arquitecturas diferentes de Transformer puede ser retador crear una para tu checkpoint. Como parte de la filosof\xEDa central de \u{1F917} Transformers para hacer que la biblioteca sea f\xE1cil, simple y flexible de usar; una "),w=c(xe,"CODE",{});var Va=i(w);X=o(Va,"AutoClass"),Va.forEach(a),F=o(xe," autom\xE1ticamente infiere y carga la arquitectura correcta desde un checkpoint dado. El m\xE9todo "),S=c(xe,"CODE",{});var Ga=i(S);Y=o(Ga,"from_pretrained"),Ga.forEach(a),C=o(xe," te permite cargar r\xE1pidamente un modelo preentrenado para cualquier arquitectura, por lo que no tendr\xE1s que dedicar tiempo y recursos para entrenar uno desde cero. Producir este tipo de c\xF3digo con checkpoint implica que si funciona con uno, funcionar\xE1 tambi\xE9n con otro (siempre que haya sido entrenado para una tarea similar) incluso si la arquitectura es distinta."),xe.forEach(a),G=h(e),J(b.$$.fragment,e),Q=h(e),A=c(e,"P",{});var Na=i(A);K=o(Na,"En este tutorial, aprender\xE1s a:"),Na.forEach(a),D=h(e),E=c(e,"UL",{});var ye=i(E);I=c(ye,"LI",{});var Xa=i(I);ee=o(Xa,"Cargar un tokenizador pre-entrenado."),Xa.forEach(a),x=h(ye),L=c(ye,"LI",{});var Sa=i(L);ae=o(Sa,"Cargar un extractor de caracter\xEDsticas (feature extractor en ingl\xE9s) pre-entrenado."),Sa.forEach(a),H=h(ye),t=c(ye,"LI",{});var Ya=i(t);m=o(Ya,"Cargar un procesador pre-entrenado."),Ya.forEach(a),oe=h(ye),re=c(ye,"LI",{});var Ia=i(re);ne=o(Ia,"Cargar un modelo pre-entrenado."),Ia.forEach(a),ye.forEach(a),se=h(e),g=c(e,"H2",{class:!0});var la=i(g);N=c(la,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var La=i(N);te=c(La,"SPAN",{});var Ha=i(te);J(B.$$.fragment,Ha),Ha.forEach(a),La.forEach(a),ha=h(la),ze=c(la,"SPAN",{});var Ba=i(ze);ba=o(Ba,"AutoTokenizer"),Ba.forEach(a),la.forEach(a),Ye=h(e),Ce=c(e,"P",{});var Qa=i(Ce);$a=o(Qa,"Casi cualquier tarea de Procesamiento de Lenguaje Natural comienza con un tokenizador. Un tokenizador convierte tu input a un formato que puede ser procesado por el modelo."),Qa.forEach(a),Ie=h(e),pe=c(e,"P",{});var ca=i(pe);ya=o(ca,"Carga un tokenizador con "),Je=c(ca,"CODE",{});var Da=i(Je);va=o(Da,"AutoTokenizer.from_pretrained()"),Da.forEach(a),ga=o(ca,":"),ca.forEach(a),Le=h(e),J(ge.$$.fragment,e),He=h(e),Ae=c(e,"P",{});var Oa=i(Ae);ja=o(Oa,"Luego tokeniza tu input como lo mostrado a continuaci\xF3n:"),Oa.forEach(a),Be=h(e),J(je.$$.fragment,e),Qe=h(e),le=c(e,"H2",{class:!0});var ia=i(le);ue=c(ia,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Ka=i(ue);We=c(Ka,"SPAN",{});var er=i(We);J(Ee.$$.fragment,er),er.forEach(a),Ka.forEach(a),Ea=h(ia),Ue=c(ia,"SPAN",{});var ar=i(Ue);_a=o(ar,"AutoFeatureExtractor"),ar.forEach(a),ia.forEach(a),De=h(e),Ze=c(e,"P",{});var rr=i(Ze);ka=o(rr,"Para tareas de audio y visi\xF3n, un extractor de caracter\xEDsticas procesa la se\xF1al de audio o imagen al formato de input correcto."),rr.forEach(a),Oe=h(e),de=c(e,"P",{});var pa=i(de);Ma=o(pa,"Carga un extractor de caracter\xEDsticas con "),Te=c(pa,"CODE",{});var tr=i(Te);qa=o(tr,"AutoFeatureExtractor.from_pretrained()"),tr.forEach(a),wa=o(pa,":"),pa.forEach(a),Ke=h(e),J(_e.$$.fragment,e),ea=h(e),ce=c(e,"H2",{class:!0});var ua=i(ce);me=c(ua,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var sr=i(me);Re=c(sr,"SPAN",{});var or=i(Re);J(ke.$$.fragment,or),or.forEach(a),sr.forEach(a),Ca=h(ua),Pe=c(ua,"SPAN",{});var nr=i(Pe);Aa=o(nr,"AutoProcessor"),nr.forEach(a),ua.forEach(a),aa=h(e),fe=c(e,"P",{});var da=i(fe);Za=o(da,"Las tareas multimodales requieren un procesador que combine dos tipos de herramientas de preprocesamiento. Por ejemplo, el modelo "),Fe=c(da,"A",{href:!0});var lr=i(Fe);Fa=o(lr,"LayoutLMV2"),lr.forEach(a),xa=o(da," requiere que un extractor de caracter\xEDsticas maneje las im\xE1genes y que un tokenizador maneje el texto; un procesador combina ambas."),da.forEach(a),ra=h(e),he=c(e,"P",{});var ma=i(he);za=o(ma,"Carga un procesador con "),Ve=c(ma,"CODE",{});var cr=i(Ve);Ja=o(cr,"AutoProcessor.from_pretrained()"),cr.forEach(a),Wa=o(ma,":"),ma.forEach(a),ta=h(e),J(Me.$$.fragment,e),sa=h(e),ie=c(e,"H2",{class:!0});var fa=i(ie);be=c(fa,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var ir=i(be);Ge=c(ir,"SPAN",{});var pr=i(Ge);J(qe.$$.fragment,pr),pr.forEach(a),ir.forEach(a),Ua=h(fa),Ne=c(fa,"SPAN",{});var ur=i(Ne);Ta=o(ur,"AutoModel"),ur.forEach(a),fa.forEach(a),oa=h(e),J($e.$$.fragment,e),this.h()},h(){y(n,"name","hf:doc:metadata"),y(n,"content",JSON.stringify(wr)),y($,"id","carga-instancias-preentrenadas-con-un-autoclass"),y($,"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"),y($,"href","#carga-instancias-preentrenadas-con-un-autoclass"),y(p,"class","relative group"),y(N,"id","autotokenizer"),y(N,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),y(N,"href","#autotokenizer"),y(g,"class","relative group"),y(ue,"id","autofeatureextractor"),y(ue,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),y(ue,"href","#autofeatureextractor"),y(le,"class","relative group"),y(me,"id","autoprocessor"),y(me,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),y(me,"href","#autoprocessor"),y(ce,"class","relative group"),y(Fe,"href","model_doc/layoutlmv2"),y(be,"id","automodel"),y(be,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),y(be,"href","#automodel"),y(ie,"class","relative group")},m(e,d){r(document.head,n),u(e,j,d),u(e,p,d),r(p,$),r($,_),W(v,_,null),r(p,V),r(p,Z),r(Z,k),u(e,M,d),u(e,q,d),r(q,P),r(q,w),r(w,X),r(q,F),r(q,S),r(S,Y),r(q,C),u(e,G,d),W(b,e,d),u(e,Q,d),u(e,A,d),r(A,K),u(e,D,d),u(e,E,d),r(E,I),r(I,ee),r(E,x),r(E,L),r(L,ae),r(E,H),r(E,t),r(t,m),r(E,oe),r(E,re),r(re,ne),u(e,se,d),u(e,g,d),r(g,N),r(N,te),W(B,te,null),r(g,ha),r(g,ze),r(ze,ba),u(e,Ye,d),u(e,Ce,d),r(Ce,$a),u(e,Ie,d),u(e,pe,d),r(pe,ya),r(pe,Je),r(Je,va),r(pe,ga),u(e,Le,d),W(ge,e,d),u(e,He,d),u(e,Ae,d),r(Ae,ja),u(e,Be,d),W(je,e,d),u(e,Qe,d),u(e,le,d),r(le,ue),r(ue,We),W(Ee,We,null),r(le,Ea),r(le,Ue),r(Ue,_a),u(e,De,d),u(e,Ze,d),r(Ze,ka),u(e,Oe,d),u(e,de,d),r(de,Ma),r(de,Te),r(Te,qa),r(de,wa),u(e,Ke,d),W(_e,e,d),u(e,ea,d),u(e,ce,d),r(ce,me),r(me,Re),W(ke,Re,null),r(ce,Ca),r(ce,Pe),r(Pe,Aa),u(e,aa,d),u(e,fe,d),r(fe,Za),r(fe,Fe),r(Fe,Fa),r(fe,xa),u(e,ra,d),u(e,he,d),r(he,za),r(he,Ve),r(Ve,Ja),r(he,Wa),u(e,ta,d),W(Me,e,d),u(e,sa,d),u(e,ie,d),r(ie,be),r(be,Ge),W(qe,Ge,null),r(ie,Ua),r(ie,Ne),r(Ne,Ta),u(e,oa,d),W($e,e,d),na=!0},p(e,[d]){const we={};d&2&&(we.$$scope={dirty:d,ctx:e}),b.$set(we);const Xe={};d&2&&(Xe.$$scope={dirty:d,ctx:e}),$e.$set(Xe)},i(e){na||(U(v.$$.fragment,e),U(b.$$.fragment,e),U(B.$$.fragment,e),U(ge.$$.fragment,e),U(je.$$.fragment,e),U(Ee.$$.fragment,e),U(_e.$$.fragment,e),U(ke.$$.fragment,e),U(Me.$$.fragment,e),U(qe.$$.fragment,e),U($e.$$.fragment,e),na=!0)},o(e){T(v.$$.fragment,e),T(b.$$.fragment,e),T(B.$$.fragment,e),T(ge.$$.fragment,e),T(je.$$.fragment,e),T(Ee.$$.fragment,e),T(_e.$$.fragment,e),T(ke.$$.fragment,e),T(Me.$$.fragment,e),T(qe.$$.fragment,e),T($e.$$.fragment,e),na=!1},d(e){a(n),e&&a(j),e&&a(p),R(v),e&&a(M),e&&a(q),e&&a(G),R(b,e),e&&a(Q),e&&a(A),e&&a(D),e&&a(E),e&&a(se),e&&a(g),R(B),e&&a(Ye),e&&a(Ce),e&&a(Ie),e&&a(pe),e&&a(Le),R(ge,e),e&&a(He),e&&a(Ae),e&&a(Be),R(je,e),e&&a(Qe),e&&a(le),R(Ee),e&&a(De),e&&a(Ze),e&&a(Oe),e&&a(de),e&&a(Ke),R(_e,e),e&&a(ea),e&&a(ce),R(ke),e&&a(aa),e&&a(fe),e&&a(ra),e&&a(he),e&&a(ta),R(Me,e),e&&a(sa),e&&a(ie),R(qe),e&&a(oa),R($e,e)}}}const wr={local:"carga-instancias-preentrenadas-con-un-autoclass",sections:[{local:"autotokenizer",title:"AutoTokenizer"},{local:"autofeatureextractor",title:"AutoFeatureExtractor"},{local:"autoprocessor",title:"AutoProcessor"},{local:"automodel",title:"AutoModel"}],title:"Carga instancias preentrenadas con un AutoClass"};function Cr(O){return yr(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Wr extends fr{constructor(n){super();hr(this,n,Cr,qr,br,{})}}export{Wr as default,wr as metadata};
