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Questa pagina raggruppa le risorse sviluppate dalla comunità riguardo 🤗 Transformers.

Risorse della comunità:

Notebook della comunità:

Notebook	Descrizione	Autore
Fine-tuning di un Transformer pre-addestrato, al fine di generare testi di canzoni	Come generare testi di canzoni nello stile del vostro artista preferito attraverso il fine-tuning di un modello GPT-2.	Aleksey Korshuk
Addestramento di T5 in Tensorflow 2	Come addestrare T5 per qualsiasi attività usando Tensorflow 2. Questo notebook mostra come risolvere l’attività di “Question Answering” usando Tensorflow 2 e SQUAD.	Muhammad Harris
Addestramento di T5 con TPU	Come addestrare T5 su SQUAD con Transformers e NLP.	Suraj Patil
Fine-tuning di T5 per la classificazione e scelta multipla	Come effettuare il fine-tuning di T5 per le attività di classificazione a scelta multipla - usando un formato testo-a-testo - con PyTorch Lightning.	Suraj Patil
Fine-tuning di DialoGPT su nuovi dataset e lingue	Come effettuare il fine-tuning di un modello DialoGPT su un nuovo dataset per chatbots conversazionali open-dialog.	Nathan Cooper
Modellamento di una lunga sequenza con Reformer	Come addestrare su sequenze di lunghezza fino a 500 mila token con Reformer.	Patrick von Platen
Fine-tuning di BART per riassumere testi	Come effettuare il fine-tuning di BART per riassumere testi con fastai usando blurr.	Wayde Gilliam
Fine-tuning di un Transformer pre-addestrato su tweet	Come generare tweet nello stile del tuo account Twitter preferito attraverso il fine-tuning di un modello GPT-2.	Boris Dayma
Ottimizzazione di modelli 🤗 Hugging Face con Weights & Biases	Un tutorial completo che mostra l’integrazione di W&B con Hugging Face.	Boris Dayma
Longformer pre-addestrato	Come costruire una versione “long” degli esistenti modelli pre-addestrati.	Iz Beltagy
Fine-tuning di Longformer per QA	Come effettuare il fine-tuning di un modello longformer per un task di QA.	Suraj Patil
Valutazione di modelli con 🤗NLP	Come valutare longformer su TriviaQA con NLP.	Patrick von Platen
Fine-tuning di T5 per Sentiment Span Extraction	Come effettuare il fine-tuning di T5 per la sentiment span extraction - usando un formato testo-a-testo - con PyTorch Lightning.	Lorenzo Ampil
Fine-tuning di DistilBert per la classificazione multi-classe	Come effettuare il fine-tuning di DistilBert per la classificazione multi-classe con PyTorch.	Abhishek Kumar Mishra
Fine-tuning di BERT per la classificazione multi-etichetta	Come effettuare il fine-tuning di BERT per la classificazione multi-etichetta con PyTorch.	Abhishek Kumar Mishra
Accelerazione del fine-tuning con il Dynamic Padding / Bucketing	Come velocizzare il fine-tuning di un fattore 2X usando il dynamic padding / bucketing.	Michael Benesty
Pre-addestramento di Reformer per Masked Language Modeling	Come addestrare un modello Reformer usando livelli di self-attention bi-direzionali.	Patrick von Platen
Espansione e fine-tuning di Sci-BERT	Come incrementare il vocabolario di un modello SciBERT - pre-addestrato da AllenAI sul dataset CORD - e crearne una pipeline.	Tanmay Thakur
Fine-tuning di BlenderBotSmall per riassumere testi usando Trainer API	Come effettuare il fine-tuning di BlenderBotSmall per riassumere testi su un dataset personalizzato, usando Trainer API.	Tanmay Thakur
Fine-tuning di Electra e interpretazione con Integrated Gradients	Come effettuare il fine-tuning di Electra per l’analisi dei sentimenti e intepretare le predizioni con Captum Integrated Gradients.	Eliza Szczechla
Fine-tuning di un modello GPT-2 non inglese con la classe Trainer	Come effettuare il fine-tuning di un modello GPT-2 non inglese con la classe Trainer.	Philipp Schmid
Fine-tuning di un modello DistilBERT per la classficazione multi-etichetta	Come effettuare il fine-tuning di un modello DistilBERT per l’attività di classificazione multi-etichetta.	Dhaval Taunk
Fine-tuning di ALBERT per la classifcazione di coppie di frasi	Come effettuare il fine-tuning di un modello ALBERT - o un altro modello BERT-based - per l’attività di classificazione di coppie di frasi.	Nadir El Manouzi
Fine-tuning di Roberta per l’analisi di sentimenti	Come effettuare il fine-tuning di un modello Roberta per l’analisi di sentimenti.	Dhaval Taunk
Valutazione di modelli che generano domande	Quanto sono accurante le risposte alle domande generate dal tuo modello transformer seq2seq?	Pascal Zoleko
Classificazione di testo con DistilBERT e Tensorflow	Come effettuare il fine-tuning di DistilBERT per la classificazione di testo in TensorFlow.	Peter Bayerle
Utilizzo di BERT per riassumere testi con un modello Encoder-Decoder su CNN/Dailymail	Come avviare “a caldo” un EncoderDecoderModel attraverso l’utilizzo di un checkpoint bert-base-uncased per riassumere testi su CNN/Dailymail.	Patrick von Platen
Utilizzo di RoBERTa per riassumere testi con un modello Encoder-Decoder su BBC XSum	Come avviare “a caldo” un EncoderDecoderModel (condiviso) attraverso l’utilizzo di un checkpoint roberta-base per riassumere testi su BBC/XSum.	Patrick von Platen
Fine-tuning di TAPAS su Sequential Question Answering (SQA)	Come effettuare il fine-tuning di un modello TapasForQuestionAnswering attraverso l’utilizzo di un checkpoint tapas-base sul dataset Sequential Question Answering (SQA).	Niels Rogge
Valutazione di TAPAS su Table Fact Checking (TabFact)	Come valutare un modello TapasForSequenceClassification - fine-tuned con un checkpoint tapas-base-finetuned-tabfact - usando una combinazione delle librerie 🤗 datasets e 🤗 transformers.	Niels Rogge
Fine-tuning di mBART per la traduzione	Come effettuare il fine-tuning di mBART usando Seq2SeqTrainer per la traduzione da hindi a inglese.	Vasudev Gupta
Fine-tuning di LayoutLM su FUNSD (un dataset per la comprensione della forma)	Come effettuare il fine-tuning di un modello LayoutLMForTokenClassification sul dataset FUNSD per l’estrazione di informazioni da documenti scannerizzati.	Niels Rogge
Fine-tuning di DistilGPT2 e generazione di testo	Come effettuare il fine-tuning di DistilGPT2 e generare testo.	Aakash Tripathi
Fine-tuning di LED fino a 8 mila token	Come effettuare il fine-tuning di LED su PubMed per riassumere “lunghi” testi.	Patrick von Platen
Valutazione di LED su Arxiv	Come valutare efficacemente LED sull’attività di riassumere “lunghi” testi.	Patrick von Platen
Fine-tuning di LayoutLM su RVL-CDIP, un dataset per la classificazione di documenti (immagini)	Come effettuare il fine-tuning di un modello LayoutLMForSequenceClassification sul dataset RVL-CDIP per la classificazione di documenti scannerizzati.	Niels Rogge
Decodifica Wav2Vec2 CTC con variazioni di GPT2	Come decodificare sequenze CTC, variate da modelli di linguaggio.	Eric Lam
Fine-tuning di BART per riassumere testi in due lingue con la classe Trainer	Come effettuare il fine-tuning di BART per riassumere testi in due lingue usando la classe Trainer.	Eliza Szczechla
Valutazione di Big Bird su Trivia QA	Come valutare BigBird su question answering di “lunghi” documenti attraverso Trivia QA.	Patrick von Platen
Creazione di sottotitoli per video usando Wav2Vec2	Come creare sottotitoli per qualsiasi video di YouTube trascrivendo l’audio con Wav2Vec.	Niklas Muennighoff
Fine-tuning di Vision Transformer su CIFAR-10 usando PyTorch Lightning	Come effettuare il fine-tuning di Vision Transformer (ViT) su CIFAR-10 usando HuggingFace Transformers, Datasets e PyTorch Lightning.	Niels Rogge
Fine-tuning di Vision Transformer su CIFAR-10 usando 🤗 Trainer	Come effettuare il fine-tuning di Vision Transformer (ViT) su CIFAR-10 usando HuggingFace Transformers, Datasets e 🤗 Trainer.	Niels Rogge
Valutazione di LUKE su Open Entity, un dataset di entity typing	Come valutare un modello LukeForEntityClassification sul dataset Open Entity.	Ikuya Yamada
Valutazione di LUKE su TACRED, un dataset per l’estrazione di relazioni	Come valutare un modello LukeForEntityPairClassification sul dataset TACRED.	Ikuya Yamada
Valutazione di LUKE su CoNLL-2003, un importante benchmark NER	Come valutare un modello LukeForEntitySpanClassification sul dataset CoNLL-2003.	Ikuya Yamada
Valutazione di BigBird-Pegasus su dataset PubMed	Come valutare un modello BigBirdPegasusForConditionalGeneration su dataset PubMed.	Vasudev Gupta
Classificazione di emozioni dal discorso con Wav2Vec2	Come utilizzare un modello pre-addestrato Wav2Vec2 per la classificazione di emozioni sul dataset MEGA.	Mehrdad Farahani
Rilevamento oggetti in un’immagine con DETR	Come usare un modello addestrato DetrForObjectDetection per rilevare oggetti in un’immagine e visualizzare l’attention.	Niels Rogge
Fine-tuning di DETR su un dataset personalizzato per rilevare oggetti	Come effettuare fine-tuning di un modello DetrForObjectDetection su un dataset personalizzato per rilevare oggetti.	Niels Rogge
Fine-tuning di T5 per Named Entity Recognition	Come effettuare fine-tunining di T5 per un’attività di Named Entity Recognition.	Ogundepo Odunayo