ආකෘති කාඩ්පත යනු ආකෘති ගොනුවක ඇති ආකෘතිය සහ ටෝකනකාරක ගොනු තරම්ම වැදගත් වන ගොනුවකි. එය ආකෘතියේ කේන්ද්රීය නිර්වචනය වන අතර, සෙසු ප්රජා සාමාජිකයින් විසින් නැවත භාවිතා කිරීමේ හැකියාව සහ ප්රතිඵල ප්රතිනිෂ්පාදනය කිරීමේ හැකියාව සහතික කිරීම සහ අනෙකුත් සාමාජිකයින්ට ඔවුන්ගේ මානවකෘති ගොඩනගා ගත හැකි වේදිකාවක් සපයයි.
පුහුණුවීම් සහ ඇගයීම් ක්රියාවලිය ලේඛනගත කිරීම මඟින් ආකෘතියකින් අපේක්ෂා කළ යුතු දේ අන්යයන්ට අවබෝධ කර ගැනීමට උපකාර කරයි - සහ භාවිත කළ දත්ත සහ සිදු කරන ලද පූර්ව සැකසුම් සහ පසු සැකසුම් සම්බන්ධයෙන් ප්රමාණවත් තොරතුරු සැපයීම, ආකෘතිය පවතින සහ පවතින සීමාවන්, පක්ෂග්රාහී සහ සන්දර්භයන් සහතික කරයි. එමගින් ආකෘතියේ ප්රයෝජනවත් වන/නොවන බව හඳුනාගෙන තේරුම් ගත හැකිය.
එමනිසා, ඔබේ ආකෘතිය පැහැදිලිව නිර්වචනය කරන ආකෘති කාඩ්පතක් නිර්මාණය කිරීම ඉතා වැදගත් පියවරකි. මෙන්න, අපි මේ සඳහා ඔබට උපකාර වන උපදෙස් කිහිපයක් ලබා දෙන්නෙමු. සලකුණු ගොනුවක් වන ඔබ කලින් දුටු README.md ගොනුව හරහා ආකෘති කාඩ්පත සෑදීම සිදු කෙරේ.
“ආකෘති කාඩ්පත” සංකල්පය ආරම්භ වන්නේ Google හි පර්යේෂණ දිශාවකින් වන අතර, ප්රථමයෙන් මාග්රට් මිචෙල් සහ අනෙක් අය විසින් “ආකෘති වාර්තාකරණය සඳහා ආකෘති කාඩ්පත්” පත්රයේ බෙදා ගන්නා ලදී. මෙහි අඩංගු බොහෝ තොරතුරු එම පත්රිකාව මත පදනම් වී ඇති අතර, ප්රතිනිෂ්පාදනය, නැවත භාවිත කිරීමේ හැකියාව සහ සාධාරණත්වය අගය කරන ලෝකයක ආකෘති කාඩ්පත් එතරම් වැදගත් වන්නේ මන්දැයි තේරුම් ගැනීමට එය දෙස බැලීමට අපි නිර්දේශ කරමු.
ආකෘති කාඩ්පත සාමාන්යයෙන් ආරම්භ වන්නේ ආකෘතිය කුමක් සඳහාද යන්න පිළිබඳ ඉතා කෙටි, ඉහළ මට්ටමේ දළ විශ්ලේෂණයක් සමඟින්, අමතර විස්තර පසුව පහත කොටස්වල:
මෙම එක් එක් කොටසෙහි අඩංගු විය යුතු දේ අපි බලමු.
ආකෘති විස්තරය ආකෘතිය පිළිබඳ මූලික තොරතුරු සපයයි. මෙයට නිර්මිතය, අනුවාදය, එය පත්රිකාවක හඳුන්වා දුන්නේ නම්, මුල් ක්රියාත්මක කිරීමක් තිබේ නම්, කර්තෘ සහ ආකෘතිය පිළිබඳ සාමාන්ය තොරතුරු ඇතුළත් වේ. ඕනෑම ප්රකාශන හිමිකමක් මෙහි ආරෝපණය කළ යුතුය. පුහුණු ක්රියා පටිපාටි, පරාමිතීන් සහ වැදගත් වියාචන පිළිබඳ සාමාන්ය තොරතුරු ද මෙම කොටසෙහි සඳහන් කළ හැකිය.
මෙහිදී ඔබ එය යෙදිය හැකි භාෂා, ක්ෂේත්ර සහ වසම් ඇතුළුව ආකෘතිය අදහස් කරන භාවිත අවස්ථා විස්තර කරයි. ආදර්ශ කාඩ්පතෙහි මෙම කොටස මඟින් ආකෘතිය සඳහා විෂය පථයෙන් බැහැරව ඇති ප්රදේශ හෝ එය උපප්රශස්ත ලෙස ක්රියා කිරීමට ඉඩ ඇති ප්රදේශ ද ලේඛනගත කළ හැක.
මෙම කොටසෙහි ආකෘතිය භාවිතා කරන ආකාරය පිළිබඳ උදාහරණ කිහිපයක් ඇතුළත් විය යුතුය. මෙය pipeline()
ශ්රිතයේ භාවිතය, ආකෘතියේ සහ ටෝකනකාරක පන්ති භාවිතය, සහ ඔබ ප්රයෝජනවත් විය හැකි යැයි සිතන වෙනත් ඕනෑම කේතයක් පෙන්විය හැක.
මෙම කොටස ආකෘතිය පුහුණු කර ඇත්තේ කුමන දත්ත කට්ටල(ය)ද යන්න දැක්විය යුතුය. දත්ත කට්ටල(ය) පිළිබඳ කෙටි විස්තරයක් ද සාදරයෙන් පිළිගනිමු.
මෙම කොටසේදී ඔබ ප්රතිනිෂ්පාදන දෘෂ්ටිකෝණයකින් ප්රයෝජනවත් වන පුහුණුවේ සියලුම අදාළ අංශ විස්තර කළ යුතුය. දත්ත මත සිදු කරන ලද ඕනෑම පූර්ව සැකසුම් සහ පසු සැකසුම් මෙන්ම, ආකෘතිය පුහුණු කරන ලද වාර ගණන, කාණ්ඩ ප්රමාණය, ඉගෙනුම් අනුපාතය සහ යනාදිය වැනි විස්තර මෙයට ඇතුළත් වේ.
මෙහිදී ඔබ ඇගයීම සඳහා භාවිතා කරන ප්රමිතික සහ ඔබ මනින විවිධ සාධක විස්තර කළ යුතුය. කුමන ප්රමිතික(ය) භාවිතා කළේද, කුමන දත්ත කට්ටලය මතද සහ කුමන දත්ත කට්ටලය බෙදී ඇත්දැයි සඳහන් කිරීම, අනෙකුත් ආකෘති හා සසඳන විට ඔබේ ආකෘතියේ ක්රියාකාරීත්වය සංසන්දනය කිරීම පහසු කරයි. අපේක්ෂිත පරිශීලකයින් සහ භාවිත අවස්ථා වැනි පෙර කොටස් මගින් මේවා දැනුම් දිය යුතුය.
අවසාන වශයෙන්, ඇගයුම් දත්ත කට්ටලය මත ආකෘතිය කෙතරම් හොඳින් ක්රියා කරයිද යන්න පිළිබඳ ඇඟවීමක් සපයන්න. ආකෘතිය තීරණ සීමාවක් භාවිතා කරන්නේ නම්, එක්කෝ ඇගයීමේ දී භාවිතා කරන තීරණ සීමාව ලබා දෙන්න, නැතහොත් අපේක්ෂිත භාවිතයන් සඳහා විවිධ සීමාවන්හිදී ඇගයීම පිළිබඳ විස්තර සපයන්න.
හොඳින් සකසන ලද ආකෘති කාඩ්පත් සඳහා උදාහරණ කිහිපයක් සඳහා පහත බලන්න:
විවිධ සංවිධාන සහ සමාගම් වලින් තවත් උදාහරණ මෙතනින් ලබා ගත හැක.
ආකෘති ප්රකාශනය කිරීමේදී ආකෘති කාඩ්පත් අවශ්ය නොවන අතර, ඔබ එකක් සාදන විට ඉහත විස්තර කර ඇති සියලුම කොටස් ඇතුළත් කිරීමට අවශ්ය නොවේ. කෙසේ වෙතත්, ආකෘතියේ පැහැදිලි ලියකියවිලි අනාගත පරිශීලකයින්ට පමණක් ප්රයෝජනවත් විය හැක, එබැවින් ඔබේ දැනුම සහ හැකියාව අනුව හැකිතාක් කොටස් පුරවන ලෙස අපි නිර්දේශ කරමු.
ඔබ Hugging Face කේන්ද්රය ගැන මදක් ගවේෂණය කර ඇත්නම්, සමහර ආකෘති ඇතැම් වර්ගවලට අයත් බව ඔබ දැක තිබිය යුතුය: ඔබට ඒවා කාර්යයන්, භාෂා, libraries සහ තවත් දේ අනුව පෙරීමට හැකිය. ආදර්ශ කාඩ්පත් ශීර්ෂයට ඔබ එක් කරන පාරදත්ත අනුව ආකෘතියක් අයත් වන කාණ්ඩ හඳුනා ගැනේ.
උදාහරණයක් ලෙස, ඔබ camembert-base
ආකෘති කාඩ්පත දෙස බැලුවහොත්, ඔබ ආකෘතියේ පහත වගන්ති දැකිය යුතුය. කාඩ්පත් ශීර්ෂය:
---
language: fr
license: mit
datasets:
- oscar
---
මෙම පාර-දත්ත Hugging Face Hub මගින් විග්රහ කර ඇත, එවිට මෙම ආකෘතිය Oscar දත්ත කට්ටලය මත පුහුණු කරන ලද MIT බලපත්රයක් සහිත ප්රංශ ආකෘතියක් ලෙස හඳුනා ගනී.
සම්පූර්ණ ආකෘති කාඩ්පත් පිරිවිතර භාෂා, බලපත්ර, ටැග්, දත්ත කට්ටල, ප්රමිතික, මෙන්ම පුහුණු කිරීමේදී ලබා ගත් ඇගයීමේ ප්රතිඵල ආකෘතිය නිශ්චය කිරීමට ඉඩ දෙයි.