<meta charset="utf-8" /><meta http-equiv="content-security-policy" content=""><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;local&quot;:&quot;&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;local&quot;:&quot;&quot;,&quot;title&quot;:&quot;Добро пожаловать на 🤗 курс!&quot;},{&quot;local&quot;:&quot;&quot;,&quot;title&quot;:&quot;Чего ожидать от курса?&quot;},{&quot;local&quot;:&quot;&quot;,&quot;title&quot;:&quot;Кто мы?&quot;}],&quot;title&quot;:&quot;Введение&quot;}" data-svelte="svelte-1phssyn">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_294/ru/_app/assets/pages/__layout.svelte-hf-doc-builder.css">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_294/ru/_app/start-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_294/ru/_app/chunks/vendor-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_294/ru/_app/chunks/paths-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_294/ru/_app/pages/__layout.svelte-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_294/ru/_app/pages/chapter1/1.mdx-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_294/ru/_app/chunks/Youtube-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_294/ru/_app/chunks/CourseFloatingBanner-hf-doc-builder.js">
	<link rel="modulepreload" href="/docs/course/pr_294/ru/_app/chunks/DocNotebookDropdown-hf-doc-builder.js"> 





<h1 id="">Введение</h1>


<div class="flex space-x-1 absolute z-10 right-0 top-0"><a href="https://discuss.huggingface.co/t/chapter-1-questions" target="_blank"><img alt="Ask a Question" class="!m-0" src="https://img.shields.io/badge/Ask%20a%20question-ffcb4c.svg?logo=data:image/svg+xml;base64,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"></a>
	
	</div>
<h2 id="">Добро пожаловать на 🤗 курс!</h2>
<iframe class="w-full xl:w-4/6 h-80" src="https://www.youtube-nocookie.com/embed/00GKzGyWFEs" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>
<p>В этом курсе вы научитесь основам обработки естесственного языка (NLP) с использованием библиотек от <a href="https://huggingface.co/" rel="nofollow">Hugging Face</a>. Экосистема состоит из: моделей (<a href="https://github.com/huggingface/transformers" rel="nofollow">🤗 Transformers</a>), датасетов (<a href="https://github.com/huggingface/datasets" rel="nofollow">🤗 Datasets</a>), вспомогательных бибилиотек (<a href="https://github.com/huggingface/accelerate" rel="nofollow">🤗 Accelerate</a>, <a href="https://github.com/huggingface/tokenizers" rel="nofollow">🤗 Tokenizers</a>), а также репозитория <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Hugging Face Hub</a>. Это полностью бесплатно!</p>
<h2 id="">Чего ожидать от курса?</h2>
<p>Краткое описание курса:</p>
<div class="flex justify-center"><img class="block dark:hidden" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter1/summary.svg" alt="Brief overview of the chapters of the course.">
<img class="hidden dark:block" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter1/summary-dark.svg" alt="Brief overview of the chapters of the course."></div>
<ul><li>Главы 1-4 содержат в себе введение в главные концепции библиотеки 🤗 Transformers. К концу этой части курса вы будете знакомы с тем, как функционируют трансформеры, как применять модели из репозитория <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Hugging Face Hub</a>, как дообучить модели на собственных данных и опубликовать результаты на Hugging Face Hub!</li>
<li>Главы 5-8 научат вас основам разделов 🤗 Datasets и 🤗 Tokenizers (датасеты и токенизаторы), это необходимо для дальнейшего погружения в область обработки естесственного языка. К концу этой части вы научитесь решать наиболее распространенные задачи в  NLP самостоятельно!</li>
<li>Главы 9-12 выходят за рамки NLP, в них описано, как можно применять трансформеры в задачах обработки речи и компьютерном зрении. Также вы узнаете, как создавать и демонстрировать свои модели, оптимизировать их для промышленного использования. После изучения этой части вы будете в силах применить 🤗 трансформеры к (почти) любой задаче машинного обучения!</li></ul>
<p>Этот курс: </p>
<ul><li>Требует хорошего знания Python</li>
<li>Будет лучше усвоен после ознакомления с курсом по глубокому обучению, например: <a href="https://www.fast.ai/" rel="nofollow">fast.ai’s</a> <a href="https://course.fast.ai/" rel="nofollow">Practical Deep Learning for Coders</a> или одной из программ, подготовленных <a href="https://www.deeplearning.ai/" rel="nofollow">DeepLearning.AI</a></li>
<li>Не предполагает предварительных знаний библиотек: <a href="https://pytorch.org/" rel="nofollow">PyTorch</a> или <a href="https://www.tensorflow.org/" rel="nofollow">TensorFlow</a>, однако знакомство с ними поможет вам в дальнейшем</li></ul>
<p>После прохождения текущего курса мы рекомендуем ознакомиться со специализацией от DeepLearning.AI: <a href="https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing?utm_source=deeplearning-ai&utm_medium=institutions&utm_campaign=20211011-nlp-2-hugging_face-page-nlp-refresh" rel="nofollow">Natural Language Processing Specialization</a>, которая покрывает широкий спектр традиционных моделей NLP: от наивного Байеса до LSTM-сетей!</p>
<h2 id="">Кто мы?</h2>
<p>Об авторах:</p>
<p><strong>Matthew Carrigan</strong> - ML-инженер в Hugging Face. Живет в Дублине, Ирландия, и ранее работал инженером по машинному обучению в Parse.ly, а до этого — научным сотрудником в Тринити-колледже в Дублине. Он не верит, что мы сможем достичь реализовать теорию сильного искусственного интеллекта за счет масштабирования существующих архитектур, но все равно возлагает большие надежды на бессмертие роботов.</p>
<p><strong>Lysandre Debut</strong> - ML-инженер в Hugging Face, работает над библиотекой 🤗 Transformers с самых ранних этапов разработки. Его цель — сделать NLP доступным для всех, разработав инструменты с очень простым API.</p>
<p><strong>Sylvain Gugger</strong> – инженер-исследователь в Hugging Face и один из ключевых участников разработки библиотеки 🤗 Transformers. Ранее работал научным сотрудником в fast.ai и написал книгу в соавторстве с Jeremy Howard: <em><a href="https://learning.oreilly.com/library/view/deep-learning-for/9781492045519/" rel="nofollow">Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch</a></em>. Основное внимание в его исследованиях уделяется тому, чтобы сделать глубокое обучение более доступным путем разработки и улучшения методов, позволяющих моделям быстро обучаться с ограниченными ресурсами. </p>
<p><strong>Merve Noyan</strong> - developer advocate в Hugging Face, работает над разработкой инструментов и созданием контента на их основе, чтобы  машинное обучение более доступным. </p>
<p><strong>Lucile Saulnier</strong> - ML-инженер в Hugging Face, разрабатывающая и поддерживающая использование инструментов с открытым исходным кодом. Она также активно участвует во многих исследовательских проектах в области NLP, таких как совместное обучение и BigScience. </p>
<p><strong>Lewis Tunstall</strong> - ML-инженер в Hugging Face, сосредоточен на разработке инструментов с открытым исходным кодом и обеспечении их доступности для более широкого сообщества. Соавтор будущей книги <a href="https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098136789/" rel="nofollow">O’Reilly book on Transformers</a>.</p>
<p><strong>Leandro von Werra</strong> - ML-инженер в команде, работающей над открытым исходным кодом Hugging Face и соавтор будушей будущей книги <a href="https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098136789/" rel="nofollow">O’Reilly book on Transformers</a>. Обладает большим опытом реализации NLP-проектов в промышленности. </p>
<p>Вы готовы начать? В этой главе вы узнаете: </p>
<ul><li>Как испольовать <code>pipeline()</code> для решения NLP-задач генерации и классификации текста</li>
<li>Об архитектуре трансформеров</li>
<li>Как различать архитектуры кодировщика, декодера и кодировщика-декодера и варианты их использования</li></ul>


		<script type="module" data-hydrate="166jsxk">
		import { start } from "/docs/course/pr_294/ru/_app/start-hf-doc-builder.js";
		start({
			target: document.querySelector('[data-hydrate="166jsxk"]').parentNode,
			paths: {"base":"/docs/course/pr_294/ru","assets":"/docs/course/pr_294/ru"},
			session: {},
			route: false,
			spa: false,
			trailing_slash: "never",
			hydrate: {
				status: 200,
				error: null,
				nodes: [
					import("/docs/course/pr_294/ru/_app/pages/__layout.svelte-hf-doc-builder.js"),
						import("/docs/course/pr_294/ru/_app/pages/chapter1/1.mdx-hf-doc-builder.js")
				],
				params: {}
			}
		});
	</script>
