训练教程 [13]
使用 Huggingface实现GPT2实例教程（微调）
一.概述
本教程提供了使用 GPT-2 模型进行文本生成任务的完整步骤。
GPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2）是 OpenAI 提出的一个基于 Transformer 的语言模型，具有强大的文本生成能力。通过预训练和微调，GPT-2 可以在多种自然语言处理（NLP）任务中取得优异表现。
本教程：
使用数据集： German Recipes 数据集
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BERT 微调实验指南
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是 Google 于 2018 年提出的一种预训练语言模型，其架构基于 Transformer。BERT 以其双向上下文理解能力，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，成为许多 NLP 任务（如问答系统、文本分类、情感分析等）的基石。
BERT 提供两种主要模型：
BERT-
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通用图像分割模型：Segment Anything Model（SAM）训练教程
通用图像分割模型：Segment Anything Model（SAM）训练教程
一 概述
SAM是由Meta的FAIR实验室发布的图像分割模型，具有十分强大的零样本泛化能力，模型官网：https://segment-anything.com/。读者可以自行前往官网查看模型效果
二 快速开始
2.1 准备环境
创建conda环境：
本教程选择pytorch作为训练框架，要注意Python与PyTo
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