Трансформеры и NLP на русском: главы 0–9 открытого курса (по материалам Hugging Face)

Трансформеры и NLP на русском: курс по материалам Hugging Face LLM Course (бывший NLP Course), главы 0–9.

Бесплатный учебный материал на русском языке: 76 разделов, в виде одного HTML-файла и отдельных Markdown-файлов.

Чему учит:

• Трансформеры: как они устроены, готовые конвейеры (pipeline), кодировщики и декодировщики
• Использование моделей и токенизаторов библиотеки Transformers, дообучение модели на своих данных
• Hugging Face Hub, библиотеки Datasets и Tokenizers
• Основные задачи NLP: классификация токенов, перевод, обобщение, вопросно-ответные системы, языковое моделирование
• Как отлаживать код и просить о помощи, как создавать демо-приложения на Gradio

Для кого: для разработчиков, которые знают Python и основы машинного обучения. Код рассчитан на PyTorch или TensorFlow, где есть различия, показаны оба варианта.

Как пользоваться: распакуйте архив и откройте hf-course-ru.html в браузере; те же разделы лежат в папке markdown/. Примеры запускайте самостоятельно (Google Colab или локально).

Состояние перевода: главы 0–9 переведены почти полностью (около 90 % объёма английской версии), переводчики из сообщества; машинным переводом это не является. Четыре раздела отсутствуют: сертификационный экзамен, итоговые тесты глав 2 и 3, раздел «Создание собственного датасета». Главы 10–12 не переведены и в пакет не включены. Рисунки подгружаются из интернета, подписи на них английские; видео озвучены на английском.

Лицензия: Apache License 2.0. Текст лицензии и сведения об изменениях приложены к архиву.

Благодарность: Hugging Face и переводчики курса. Источник: https://github.com/huggingface/course . Пакет не является изданием Hugging Face.