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Entrenamiento y evaluación de modelo de computer vision

Clase 11 de 17 • Curso de Transfer Learning con Hugging Face

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Contenido del curso

Introducción al Hub de Hugging Face

  • 1
    Introducción al transfer learning

    Introducción al transfer learning

    05:00 min
  • 2
    Machine learning abierto para todo el mundo

    Machine learning abierto para todo el mundo

    08:01 min
  • 3
    Las tasks en machine learning

    Las tasks en machine learning

    06:42 min
  • Quiz: introducción al Hub de Hugging Face

Primeros pasos con transfer learning y transformers

  • 4
    Tus primeros modelos pre-entrenados usando pipeline

    Tus primeros modelos pre-entrenados usando pipeline

    15:13 min
  • 5
    Explorando los datasets

    Explorando los datasets

    04:14 min
  • 6
    Introducción a los Transformers

    Introducción a los Transformers

    09:09 min
  • 7
    Aplicando transfer learning

    Aplicando transfer learning

    04:36 min
  • Quiz: Primeros pasos con transfer learning

Computer vision

  • 8
    Carga de dataset para computer vision

    Carga de dataset para computer vision

    15:32 min
  • 9
    Procesamiento de dataset para computer vision

    Procesamiento de dataset para computer vision

    11:15 min
  • 10
    Configurando un Trainer para computer vision

    Configurando un Trainer para computer vision

    18:19 min
  • 11
    Entrenamiento y evaluación de modelo de computer vision

    Entrenamiento y evaluación de modelo de computer vision

    Viendo ahora
  • Quiz: Computer vision con Hugging Face

Procesamiento de lenguaje natural

  • 12
    Carga de dataset para NLP

    Carga de dataset para NLP

    06:56 min
  • 13
    Procesamiento de dataset para NLP

    Procesamiento de dataset para NLP

    16:02 min
  • 14
    Configurando un Trainer para NLP

    Configurando un Trainer para NLP

    14:06 min
  • 15
    Entrenamiento y evaluación de modelo de NLP

    Entrenamiento y evaluación de modelo de NLP

    07:28 min
  • Quiz: NLP con Hugging Face

Comparte en el Hub

  • 16
    El Hub como tu curriculum para machine learning

    El Hub como tu curriculum para machine learning

    05:37 min
  • 17
    Compartir tu modelo en el Hub de Hugging Face

    Compartir tu modelo en el Hub de Hugging Face

    14:48 min
  • Tomar el examen del curso
    • Gian

      Gian

      student•
      hace 3 años

      Comunidad, no creen que sería necesario o al menos últi tener un ejemplo de como poder usar este modelo? Tal vez lo muestra más adelante?

        Jhonatan Estiven Becerra Pedrozo

        Jhonatan Estiven Becerra Pedrozo

        student•
        hace un año

        Me parece que te refieres a colocarlo en un entorno productivo, y sí, pienso lo mismo. Debería haber un curso orientado a usar esos modelos de forma local o subiéndolos a AWS de alguna manera para ser consumidos. Siempre en cuadernos.

      Esteban Danilo Diaz Riascos

      Esteban Danilo Diaz Riascos

      student•
      hace 3 años

      Por si a alguien se le presento el error "Partial state" esto me sirvió https://github.com/huggingface/transformers/issues/22816#issuecomment-1565449597

        Joel Orellana

        Joel Orellana

        student•
        hace 3 años

        justo eso me funciona!

        Patricio Sánchez Fernández

        Patricio Sánchez Fernández

        student•
        hace 2 años

        Gracias por el dato, Esteban...!

      Orlando Murcia Perdomo

      Orlando Murcia Perdomo

      student•
      hace 3 años

      Profe para el tema de la evaluar nuestro modelo no debió usarse mejor el conjunto de datos de test en vez de nuestro conjunto de validación? porque ya de por si el conjunto de validación también lo generaliza el trainer para mejorar en cada epoch nuestro modelo?

      Gilberto Espinoza Maciel

      Gilberto Espinoza Maciel

      student•
      hace 2 años
      apache.jpg
      Había escogido entrenar mi propio modelo para detectar abejas pero empecé a tener varias paredes enfrente porque no comprendía bien los detalles de los entranamientos. Entonce empecé a correr paso a paso la libreta que nos regala Platzi y me alegro tanto regresar al ejemplo del curso por que el entrenamiento tiene mi ventilador sonando tan fuerte que creo que va empezar a sonar Fortunate Son de fondo YouTube
        Gilberto Espinoza Maciel

        Gilberto Espinoza Maciel

        student•
        hace 2 años

        Mi modelo compartido en HF

        modelBeans.png
      francisco flores

      francisco flores

      student•
      hace 2 años

      quien me puede ayudar? cuando coloco el codiigo para medir las metricas no me sale el accuracy y estoy utilizando el mismo codigo del video me sale son las metricas de loss y no me calcula el accuracy ya vi que las claves de mis diccionarios el de train y el de test son las mismas , las etiquetas son las mismas y aun asi no me da el accuracy

      Nathia .

      Nathia .

      student•
      hace 2 años

      Profe tengo el siguiente código

      from transformers import TrainingArguments

      training_args=TrainingArguments (

      output_dir="./platzi-vit-model", evaluation_strategy="steps", num_train_epochs=4, push_to_hub_organization="platzi", learning_rate=2e-4, remove_unused_columns=False, push_to_hub=True, load_best_model_at_end=True, )

      Al ejecutar me sale el siguiente error

      File "<ipython-input-143-a12b50b47e93>", line 3 training_args=TrainingArguments ( ^ IndentationError: unexpected indent


      Como lo podría solucionar? :)

        Jorge Eduardo Enciso Agudelo

        Jorge Eduardo Enciso Agudelo

        student•
        hace 2 años

        Tienes identada la primera linea un poco y por eso te sale ese error, o bueno eso parece. Como recomendación cambia el nombre del output_dir y pon algo que puedas identificar mejor como platzi-vit-model_natalia o algo asi

      Pablo Campiño

      Pablo Campiño

      student•
      hace 3 años

      Hola: Evaluación de 100% y el de Omar 0.9925: ¿qué puede influir en este resultado y si es incorrecto: esto es pista para revisar y ajustar los datos de entrenamiento u otra alternativa?. Gracias por sus observaciones y Saludos.

      Eval. vs. Omar
      John Salcedo

      John Salcedo

      student•
      hace un año

      Hola el curso esta bien vacano, lo unico que me ha pasado asi como que no lo esperaba, es que la parte del entrenamientos se demora alrededor de 3 horas, quisera saber si a alguien se le demoro 20 min jejejejje

      Michell Osorio Rodriguez

      Michell Osorio Rodriguez

      student•
      hace 2 años

      Holaaa, tengo este error, podrian ayudarme

      Elvis Maldonado Rodriguez

      Elvis Maldonado Rodriguez

      student•
      hace 2 años

      Interesante.

      MARIA TERESA PANIAGUA RIVERA

      MARIA TERESA PANIAGUA RIVERA

      student•
      hace 2 años

      Gracias

      Juan Jose Sepulveda Calderon

      Juan Jose Sepulveda Calderon

      student•
      hace 3 años

      Tengo una duda de programación con Python. Estaba viendo el código fuente del método train() y no tiene ningún return entonces en la siguiente línea: train_results = trainer.train() ¿Por qué se guardan los resultados? Y ¿Qué es lo que se guarda? 🤔

        Ricardo Silva

        Ricardo Silva

        student•
        hace 3 años

        Hola JJSC, el codigo que estas viendo es del TFTrainer, especifico para TensorFlow, y el que usamos es la clase Trainer es especifico para pytorch. El de pytorch si tiene un return. Hasta ahora no he trabajado con TensorFlow asi que no se que cambiaria en cuanto al codigo para mostrar los resultados.

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