import{s as $o,o as yo}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as ho,i as go,g as f,s as m,r as M,A as To,h as b,f as l,c,j as fo,u as $,x as _,k as bo,y as vo,a as r,v as y,t as d,b as Je,d as p,w as h,p as je}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{Y as _o}from"../chunks/Youtube.1e50a667.js";import{C as v}from"../chunks/CodeBlock.4e987730.js";import{C as Mo}from"../chunks/CourseFloatingBanner.6add7356.js";import{F as ko}from"../chunks/FrameworkSwitchCourse.8d4d4ab6.js";import{H as Ie,E as wo}from"../chunks/getInferenceSnippets.1837c472.js";function Jo(u){let o,s;return o=new Mo({props:{chapter:2,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0",notebooks:[{label:"Google Colab",value:"https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/pt/chapter2/section3_tf.ipynb"},{label:"Aws Studio",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/pt/chapter2/section3_tf.ipynb"}]}}),{c(){M(o.$$.fragment)},l(t){$(o.$$.fragment,t)},m(t,n){y(o,t,n),s=!0},i(t){s||(p(o.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){d(o.$$.fragment,t),s=!1},d(t){h(o,t)}}}function jo(u){let o,s;return o=new Mo({props:{chapter:2,classNames:"absolute z-10 right-0 top-0",notebooks:[{label:"Google Colab",value:"https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/pt/chapter2/section3_pt.ipynb"},{label:"Aws Studio",value:"https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/pt/chapter2/section3_pt.ipynb"}]}}),{c(){M(o.$$.fragment)},l(t){$(o.$$.fragment,t)},m(t,n){y(o,t,n),s=!0},i(t){s||(p(o.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){d(o.$$.fragment,t),s=!1},d(t){h(o,t)}}}function Co(u){let o,s;return o=new _o({props:{id:"d3JVgghSOew"}}),{c(){M(o.$$.fragment)},l(t){$(o.$$.fragment,t)},m(t,n){y(o,t,n),s=!0},i(t){s||(p(o.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){d(o.$$.fragment,t),s=!1},d(t){h(o,t)}}}function Bo(u){let o,s;return o=new _o({props:{id:"AhChOFRegn4"}}),{c(){M(o.$$.fragment)},l(t){$(o.$$.fragment,t)},m(t,n){y(o,t,n),s=!0},i(t){s||(p(o.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){d(o.$$.fragment,t),s=!1},d(t){h(o,t)}}}function qo(u){let o,s="Nesta seção, vamos analisar mais de perto a criação e a utilização de um modelo. Vamos utilizar a classe <code>TFAutoModel</code>, que é útil quando você quer instanciar qualquer modelo a partir de um checkpoint.",t,n,g="A classe <code>TFAutoModel</code> e todas as classes filhas são na verdade simples  wrapper sobre a grande variedade de modelos disponíveis na biblioteca. É um wrapper inteligente, pois pode automaticamente “adivinhar” a arquitetura apropriada do modelo para seu checkpoint, e então instancia um modelo com esta arquitetura.";return{c(){o=f("p"),o.innerHTML=s,t=m(),n=f("p"),n.innerHTML=g},l(i){o=b(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(o)!=="svelte-1ffc8gc"&&(o.innerHTML=s),t=c(i),n=b(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(n)!=="svelte-1apd2go"&&(n.innerHTML=g)},m(i,T){r(i,o,T),r(i,t,T),r(i,n,T)},d(i){i&&(l(o),l(t),l(n))}}}function zo(u){let o,s="Nesta seção, vamos analisar mais de perto a criação e a utilização de um modelo. Vamos utilizar a classe <code>AutoModel</code>, que é útil quando você quer instanciar qualquer modelo a partir de um checkpoint.",t,n,g="A classe <code>AutoModel</code> e todas as classes filhas são na verdade simples wrapper sobre a grande variedade de modelos disponíveis na biblioteca. É um wrapper inteligente, pois pode automaticamente “adivinhar” a arquitetura apropriada do modelo para seu checkpoint, e então instancia um modelo com esta arquitetura.";return{c(){o=f("p"),o.innerHTML=s,t=m(),n=f("p"),n.innerHTML=g},l(i){o=b(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(o)!=="svelte-3onz4q"&&(o.innerHTML=s),t=c(i),n=b(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(n)!=="svelte-q7loqi"&&(n.innerHTML=g)},m(i,T){r(i,o,T),r(i,t,T),r(i,n,T)},d(i){i&&(l(o),l(t),l(n))}}}function Zo(u){let o,s;return o=new v({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEJlcnRDb25maWclMkMlMjBURkJlcnRNb2RlbCUwQSUwQSUyMyUyMENvbnN0cnVpbmRvJTIwYSUyMGNvbmZpZ3VyYSVDMyVBNyVDMyVBM28lMEFjb25maWclMjAlM0QlMjBCZXJ0Q29uZmlnKCklMEElMEElMjMlMjBDb25zdHJ1aW5kbyUyMG8lMjBtb2RlbG8lMjBhJTIwcGFydGlyJTIwZGElMjBjb25maWd1cmElQzMlQTclQzMlQTNvJTBBbW9kZWwlMjAlM0QlMjBURkJlcnRNb2RlbChjb25maWcp",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> BertConfig, TFBertModel

<span class="hljs-comment"># Construindo a configuração</span>
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<span class="hljs-comment"># Construindo o modelo a partir da configuração</span>
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<span class="hljs-comment"># O modelo é inicializado aleatoriamente!</span>`,wrap:!1}}),{c(){M(o.$$.fragment)},l(t){$(o.$$.fragment,t)},m(t,n){y(o,t,n),s=!0},i(t){s||(p(o.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){d(o.$$.fragment,t),s=!1},d(t){h(o,t)}}}function Wo(u){let o,s;return o=new v({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEJlcnRDb25maWclMkMlMjBCZXJ0TW9kZWwlMEElMEFjb25maWclMjAlM0QlMjBCZXJ0Q29uZmlnKCklMEFtb2RlbCUyMCUzRCUyMEJlcnRNb2RlbChjb25maWcpJTBBJTBBJTIzJTIwTyUyMG1vZGVsbyUyMCVDMyVBOSUyMGluaWNpYWxpemFkbyUyMGFsZWF0b3JpYW1lbnRlIQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> BertConfig, BertModel

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<span class="hljs-comment"># O modelo é inicializado aleatoriamente!</span>`,wrap:!1}}),{c(){M(o.$$.fragment)},l(t){$(o.$$.fragment,t)},m(t,n){y(o,t,n),s=!0},i(t){s||(p(o.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){d(o.$$.fragment,t),s=!1},d(t){h(o,t)}}}function xo(u){let o,s,t,n="Como você viu anteriormente, poderíamos substituir o <code>TFBertModel</code> pela classe equivalente ao <code>TFAutoModel</code>. Faremos isto de agora em diante, pois isto produz um código generalista a partir de um checkpoint; se seu código funciona para checkpoint, ele deve funcionar perfeitamente com outro. Isto se aplica mesmo que a arquitetura seja diferente, desde que o checkpoint tenha sido treinado para uma tarefa semelhante (por exemplo, uma tarefa de análise de sentimento).",g;return o=new v({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFRGQmVydE1vZGVsJTBBJTBBbW9kZWwlMjAlM0QlMjBURkJlcnRNb2RlbC5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyYmVydC1iYXNlLWNhc2VkJTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> TFBertModel

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<span class="hljs-built_in">config</span>.<span class="hljs-keyword">json </span>tf_model.h5`,wrap:!1}}),{c(){M(o.$$.fragment)},l(t){$(o.$$.fragment,t)},m(t,n){y(o,t,n),s=!0},i(t){s||(p(o.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){d(o.$$.fragment,t),s=!1},d(t){h(o,t)}}}function Vo(u){let o,s;return o=new v({props:{code:"bHMlMjBwYXRoX25vX3NldV9jb21wdXRhZG9yJTBBJTBBY29uZmlnLmpzb24lMjBtb2RlbC5zYWZldGVuc29ycw==",highlighted:`ls path_no_seu_computador

<span class="hljs-built_in">config</span>.<span class="hljs-keyword">json </span>model.safetensors`,wrap:!1}}),{c(){M(o.$$.fragment)},l(t){$(o.$$.fragment,t)},m(t,n){y(o,t,n),s=!0},i(t){s||(p(o.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){d(o.$$.fragment,t),s=!1},d(t){h(o,t)}}}function Ho(u){let o,s="O arquivo <em>tf_model.h5</em> é conhecido como o <em>dicionário de estado</em>; ele contém todos os pesos do seu modelo. Os dois arquivos andam de mãos dadas; a configuração é necessária para conhecer a arquitetura de seu modelo, enquanto os pesos do modelo são os parâmetros de seu modelo.";return{c(){o=f("p"),o.innerHTML=s},l(t){o=b(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(o)!=="svelte-1vjjwvw"&&(o.innerHTML=s)},m(t,n){r(t,o,n)},d(t){t&&l(o)}}}function No(u){let o,s="O arquivo <em>model.safetensors</em> é conhecido como o <em>dicionário de estado</em>; ele contém todos os pesos do seu modelo. Os dois arquivos andam de mãos dadas; a configuração é necessária para conhecer a arquitetura de seu modelo, enquanto os pesos do modelo são os parâmetros de seu modelo.";return{c(){o=f("p"),o.innerHTML=s},l(t){o=b(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),_(o)!=="svelte-kor95v"&&(o.innerHTML=s)},m(t,n){r(t,o,n)},d(t){t&&l(o)}}}function Go(u){let o,s;return o=new v({props:{code:"aW1wb3J0JTIwdGVuc29yZmxvdyUyMGFzJTIwdGYlMEElMEFtb2RlbF9pbnB1dHMlMjAlM0QlMjB0Zi5jb25zdGFudChlbmNvZGVkX3NlcXVlbmNlcyk=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">import</span> tensorflow <span class="hljs-keyword">as</span> tf

model_inputs = tf.constant(encoded_sequences)`,wrap:!1}}),{c(){M(o.$$.fragment)},l(t){$(o.$$.fragment,t)},m(t,n){y(o,t,n),s=!0},i(t){s||(p(o.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){d(o.$$.fragment,t),s=!1},d(t){h(o,t)}}}function Qo(u){let o,s;return o=new v({props:{code:"aW1wb3J0JTIwdG9yY2glMEElMEFtb2RlbF9pbnB1dHMlMjAlM0QlMjB0b3JjaC50ZW5zb3IoZW5jb2RlZF9zZXF1ZW5jZXMp",highlighted:`<span class="hljs-keyword">import</span> torch

model_inputs = torch.tensor(encoded_sequences)`,wrap:!1}}),{c(){M(o.$$.fragment)},l(t){$(o.$$.fragment,t)},m(t,n){y(o,t,n),s=!0},i(t){s||(p(o.$$.fragment,t),s=!0)},o(t){d(o.$$.fragment,t),s=!1},d(t){h(o,t)}}}function Ao(u){let o,s,t,n,g,i,T,Ve,k,w,Ce,J,j,Be,qe,H,Bt="Entretanto, se você conhece o tipo de modelo que deseja usar, pode usar diretamente a classe que define sua arquitetura. Vamos dar uma olhada em como isto funciona com um modelo BERT.",He,N,Ne,G,qt="A primeira coisa que precisamos fazer para inicializar um modelo BERT é carregar um objeto de configuração:",Ge,C,B,ze,Q,zt="A configuração contém muitos atributos que são usados para construir o modelo:",Qe,A,Ae,L,Le,F,Zt="Embora você ainda não tenha visto o que todos esses atributos fazem, você deve reconhecer alguns deles: o atributo <code>hidden_size</code> define o tamanho do vetor <code>hidden_states</code>, e o <code>num_hidden_layers</code>  define o número de camadas que o Transformer possui.",Fe,X,Xe,P,Et="A criação de um modelo a partir da configuração padrão o inicializa com valores aleatórios:",Pe,q,z,Ze,Y,Ut='O modelo pode ser utilizado neste estado, mas produzirá saídas errôneas; ele precisa ser treinado primeiro. Poderíamos treinar o modelo a partir do zero na tarefa em mãos, mas como você viu em <a href="/course/pt/chapter1">Capítulo 1</a>, isto exigiria muito tempo e muitos dados, e teria um impacto ambiental não negligenciável. Para evitar esforços desnecessários e duplicados, normalmente é possível compartilhar e reutilizar modelos que já foram treinados.',Ye,D,Wt="Carregar um Transformer já treinado é simples - podemos fazer isso utilizando o método <code>from_pretrained()</code>:",De,Z,E,Ee,S,xt='No exemplo de código acima não utilizamos <code>BertConfig</code>, e em vez disso carregamos um modelo pré-treinado através do identificador <code>bert-base-cased</code>. Este é um checkpoint do modelo que foi treinado pelos próprios autores do BERT; você pode encontrar mais detalhes sobre ele em seu <a href="https://huggingface.co/bert-base-cased" rel="nofollow">model card</a>.',Se,O,It="Este modelo agora é inicializado com todos os pesos do checkpoint. Ele pode ser usado diretamente para inferência sobre as tarefas nas quais foi treinado, e também pode ser <em>fine-tuned</em> (aperfeiçoado) em uma nova tarefa. Treinando com pesos pré-treinados e não do zero, podemos rapidamente alcançar bons resultados.",Oe,K,Rt="Os pesos foram baixados e armazenados em cache (logo, para as futuras chamadas do método <code>from_pretrained()</code> não será realizado o download novamente) em sua respectiva pasta, que tem como padrão o path <em>~/.cache/huggingface/transformers</em>. Você pode personalizar sua pasta de cache definindo a variável de ambiente <code>HF_HOME</code>.",Ke,ee,Vt='O identificador usado para carregar o modelo pode ser o identificador de qualquer modelo no Model Hub, desde que seja compatível com a arquitetura BERT. A lista completa dos checkpoints BERT disponíveis podem ser encontrada [aqui].<a href="https://huggingface.co/models?filter=bert" rel="nofollow">https://huggingface.co/models?filter=bert</a>).',et,te,tt,oe,Ht="Salvar um modelo é tão fácil quanto carregar um - utilizamos o método <code>save_pretrained()</code>, que é análogo ao método <code>from_pretrained()</code>:",ot,ae,at,se,Nt="Isto salva dois arquivos em seu disco:",st,U,W,Ue,le,Gt="Se você der uma olhada no arquivo <em>config.json</em>, você reconhecerá os atributos necessários para construir a arquitetura modelo. Este arquivo também contém alguns metadados, como a origem do checkpoint e a versão 🤗 Transformers que você estava usando quando salvou o checkpoint pela última vez.",lt,We,re,rt,ne,Qt="Agora que você sabe como carregar e salvar um modelo, vamos tentar usá-lo para fazer algumas predições. Os Transformers só podem processar números - números que o tokenizer gera. Mas antes de discutirmos os tokenizers, vamos explorar quais entradas o modelo aceita.",nt,ie,At="Os Tokenizers podem se encarregar de lançar as entradas nos tensores da estrutura apropriada, mas para ajudá-lo a entender o que está acontecendo, vamos dar uma rápida olhada no que deve ser feito antes de enviar as entradas para o modelo.",it,me,Lt="Digamos que temos um par de sequências:",mt,ce,ct,de,Ft="O tokenizer os converte em índices de vocabulário que são normalmente chamados de <em>IDs de entrada</em>. Cada sequência é agora uma lista de números! A saída resultante é:",dt,pe,pt,ue,Xt="Esta é uma lista de sequências codificadas: uma lista de listas. Os tensores só aceitam shapes (tamanhos) retangulares (pense em matrizes). Esta “matriz” já é de forma retangular, portanto, convertê-la em um tensor é fácil:",ut,x,I,xe,fe,ft,be,Pt="Fazer uso dos tensores com o modelo é extremamente simples - chamamos apenas o modelo com os inputs:",bt,_e,_t,Me,Yt="Embora o modelo aceite muitos argumentos diferentes, apenas os IDs de entrada são necessários. Explicaremos o que os outros argumentos fazem e quando eles são necessários mais tarde, mas primeiro precisamos olhar mais de perto os tokenizers que constroem as entradas que um Transformer pode compreender.",Mt,$e,$t,Re,yt;g=new ko({props:{fw:u[0]}}),T=new Ie({props:{title:"Modelos",local:"modelos",headingTag:"h1"}});const Dt=[jo,Jo],ye=[];function St(e,a){return e[0]==="pt"?0:1}k=St(u),w=ye[k]=Dt[k](u);const Ot=[Bo,Co],he=[];function Kt(e,a){return e[0]==="pt"?0:1}J=Kt(u),j=he[J]=Ot[J](u);function eo(e,a){return e[0]==="pt"?zo:qo}let ht=eo(u),R=ht(u);N=new Ie({props:{title:"Criando um Transformer",local:"criando-um-transformer",headingTag:"h2"}});const to=[Eo,Zo],ge=[];function oo(e,a){return e[0]==="pt"?0:1}C=oo(u),B=ge[C]=to[C](u),A=new v({props:{code:"cHJpbnQoY29uZmlnKQ==",highlighted:'<span class="hljs-built_in">print</span>(config)',wrap:!1}}),L=new v({props:{code:"QmVydENvbmZpZyUyMCU3QiUwQSUyMCUyMCU1Qi4uLiU1RCUwQSUyMCUyMCUyMmhpZGRlbl9zaXplJTIyJTNBJTIwNzY4JTJDJTBBJTIwJTIwJTIyaW50ZXJtZWRpYXRlX3NpemUlMjIlM0ElMjAzMDcyJTJDJTBBJTIwJTIwJTIybWF4X3Bvc2l0aW9uX2VtYmVkZGluZ3MlMjIlM0ElMjA1MTIlMkMlMEElMjAlMjAlMjJudW1fYXR0ZW50aW9uX2hlYWRzJTIyJTNBJTIwMTIlMkMlMEElMjAlMjAlMjJudW1faGlkZGVuX2xheWVycyUyMiUzQSUyMDEyJTJDJTBBJTIwJTIwJTVCLi4uJTVEJTBBJTdE",highlighted:`BertConfig {
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}`,wrap:!1}}),X=new Ie({props:{title:"Diferentes métodos de inicializar o modelo",local:"diferentes-métodos-de-inicializar-o-modelo",headingTag:"h3"}});const ao=[Wo,Uo],Te=[];function so(e,a){return e[0]==="pt"?0:1}q=so(u),z=Te[q]=ao[q](u);const lo=[Io,xo],ve=[];function ro(e,a){return e[0]==="pt"?0:1}Z=ro(u),E=ve[Z]=lo[Z](u),te=new Ie({props:{title:"Métodos para salvar/armazenar o modelo",local:"métodos-para-salvararmazenar-o-modelo",headingTag:"h3"}}),ae=new v({props:{code:"bW9kZWwuc2F2ZV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMnBhdGhfbm9fc2V1X2NvbXB1dGFkb3IlMjIp",highlighted:'model.save_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;path_no_seu_computador&quot;</span>)',wrap:!1}});const no=[Vo,Ro],ke=[];function io(e,a){return e[0]==="pt"?0:1}U=io(u),W=ke[U]=no[U](u);function mo(e,a){return e[0]==="pt"?No:Ho}let gt=mo(u),V=gt(u);re=new Ie({props:{title:"Usando um modelo de Transformer para inferência",local:"usando-um-modelo-de-transformer-para-inferência",headingTag:"h2"}}),ce=new v({props:{code:"c2VxdWVuY2VzJTIwJTNEJTIwJTVCJTIySGVsbG8hJTIyJTJDJTIwJTIyQ29vbC4lMjIlMkMlMjAlMjJOaWNlISUyMiU1RA==",highlighted:'sequences = [<span class="hljs-string">&quot;Hello!&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;Cool.&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;Nice!&quot;</span>]',wrap:!1}}),pe=new v({props:{code:"ZW5jb2RlZF9zZXF1ZW5jZXMlMjAlM0QlMjAlNUIlMEElMjAlMjAlMjAlMjAlNUIxMDElMkMlMjA3NTkyJTJDJTIwOTk5JTJDJTIwMTAyJTVEJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTVCMTAxJTJDJTIwNDY1OCUyQyUyMDEwMTIlMkMlMjAxMDIlNUQlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjAlNUIxMDElMkMlMjAzODM1JTJDJTIwOTk5JTJDJTIwMTAyJTVEJTJDJTBBJTVE",highlighted:`encoded_sequences = [
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