Введение

В главе 3 вы поверхностно ознакомились с библиотекой Datasets и увидели три главных шага для использования ее в процессе fine-tuning:

1. Загрузить датасет из LearnPath Hub.
2. Произвести препроцессинг с помощью Dataset.map().
3. Загрузить и вычислить метрики.

Но это лишь малая часть того, на что способна Datasets! В этой главе мы углубимся в библиотеку и попутно мы найдем ответы на следующие вопросы:

• Что делать, когда нужного набора данных нет в Hub?
• Как вы можете разделиить датасет? (Что если вам действительно нужно использовать Pandas?)
• Что делать, когда ваш набор данных огромен и «расплавит» оперативную память вашего ноутбука?
• Что, черт возьми, такое «отображение памяти» (memory mapping) и Apache Arrow?
• Как вы можете создать свой собственный датасет и отправить его в Hub?

Принципы, которые вы изучите в этой главе, подготовят вас к более глубокому использованию токенизации и fine-tuning'а моделей в главе 6 и главе 7 – заваривайте кофе и мы начинаем!