三分鐘學AI (3)
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
如果要觀看 BERT Pre-Training of Image Transformers (Beit) 模型的堆疊，可以使用以下程式：
model_name = "
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如果要觀看 BERT Pre-Training of Image Transformers (Beit) 模型的堆疊，可以使用以下程式：
model_name = "
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
BEiT 模型（BERT Pre-Training of Image Transformers）是從 BERT 模型延伸而來的，專為影像任務設計，其結構包含以下核心部分
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
BEiT 模型（BERT Pre-Training of Image Transformers）是從 BERT 模型延伸而來的，專為影像任務設計，其結構包含以下核心部分
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以下使用 Swin 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141660"
output =
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以下使用 Swin 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141660"
output =
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Swin 是為電腦視覺設計的通用模型，Swin Transformer 是一種層次化的 Transformer 架構，結合了自注意力和卷積操作來學習圖像表示，這種結構意
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Swin 是為電腦視覺設計的通用模型，Swin Transformer 是一種層次化的 Transformer 架構，結合了自注意力和卷積操作來學習圖像表示，這種結構意
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以下使用 ViT-base-patch16-224 模型執行影像辨識：
image_path=”/content/car_in_fog.png”
import PIL
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以下使用 ViT-base-patch16-224 模型執行影像辨識：
image_path=”/content/car_in_fog.png”
import PIL
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以下使用 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141658"
output =
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以下使用 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141658"
output =
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針對 ViT 模型的描述，模型包含以下部分：
圖像編碼器：由一組堆疊的 Transformer 區塊構成，每個 Transformer 區塊包含一個自注意力層、一個卷
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針對 ViT 模型的描述，模型包含以下部分：
圖像編碼器：由一組堆疊的 Transformer 區塊構成，每個 Transformer 區塊包含一個自注意力層、一個卷
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我們將逐步分析每個訓練模型的配置，如果模型無法正確分類圖像，我們至少需要了解所使用的模型類型，我們可能還會發現，某些模型的架構（如層數和參數）對於進行複雜的圖像分類來說
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我們將逐步分析每個訓練模型的配置，如果模型無法正確分類圖像，我們至少需要了解所使用的模型類型，我們可能還會發現，某些模型的架構（如層數和參數）對於進行複雜的圖像分類來說
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整理目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 549 | Hugging Face 之 AutoTrain 前言
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
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一旦文件準備就緒，我們需要選擇任務類型和基礎模型，如下圖所示：
我們選擇 Image Classificaion，如下圖所示：
至於 Base Model
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一旦文件準備就緒，我們需要選擇任務類型和基礎模型，如下圖所示：
我們選擇 Image Classificaion，如下圖所示：
至於 Base Model
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上傳資料階段，要遵循 Hugging Face 提供的數據格式化程序，具體說明可以參考：https://huggingface.co/docs/autotrain/im
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上傳資料階段，要遵循 Hugging Face 提供的數據格式化程序，具體說明可以參考：https://huggingface.co/docs/autotrain/im
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首先點選 Create New Project：
當你點擊 New Project 時，系統會提示你完成一個項目表單，請仔細按照指示操作，輸入你的項目名稱，並為此
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首先點選 Create New Project：
當你點擊 New Project 時，系統會提示你完成一個項目表單，請仔細按照指示操作，輸入你的項目名稱，並為此
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要開始使用，首先訪問 https://huggingface.co/autotrain，其為 Hugging Face 的 AutoTrain 平台，你會發現 Hugg
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要開始使用，首先訪問 https://huggingface.co/autotrain，其為 Hugging Face 的 AutoTrain 平台，你會發現 Hugg
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model_name = "
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如果要觀看 BERT Pre-Training of Image Transformers (Beit) 模型的堆疊，可以使用以下程式：
model_name = "
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BEiT 模型（BERT Pre-Training of Image Transformers）是從 BERT 模型延伸而來的，專為影像任務設計，其結構包含以下核心部分
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
BEiT 模型（BERT Pre-Training of Image Transformers）是從 BERT 模型延伸而來的，專為影像任務設計，其結構包含以下核心部分
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下使用 Swin 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141660"
output =
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以下使用 Swin 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141660"
output =
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Swin 是為電腦視覺設計的通用模型，Swin Transformer 是一種層次化的 Transformer 架構，結合了自注意力和卷積操作來學習圖像表示，這種結構意
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Swin 是為電腦視覺設計的通用模型，Swin Transformer 是一種層次化的 Transformer 架構，結合了自注意力和卷積操作來學習圖像表示，這種結構意
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下使用 ViT-base-patch16-224 模型執行影像辨識：
image_path=”/content/car_in_fog.png”
import PIL
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下使用 ViT-base-patch16-224 模型執行影像辨識：
image_path=”/content/car_in_fog.png”
import PIL
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下使用 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141658"
output =
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下使用 ViT 模型執行影像辨識：
model_name = "autotrain-training-cifar-10-81128141658"
output =
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
針對 ViT 模型的描述，模型包含以下部分：
圖像編碼器：由一組堆疊的 Transformer 區塊構成，每個 Transformer 區塊包含一個自注意力層、一個卷
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
針對 ViT 模型的描述，模型包含以下部分：
圖像編碼器：由一組堆疊的 Transformer 區塊構成，每個 Transformer 區塊包含一個自注意力層、一個卷
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們將逐步分析每個訓練模型的配置，如果模型無法正確分類圖像，我們至少需要了解所使用的模型類型，我們可能還會發現，某些模型的架構（如層數和參數）對於進行複雜的圖像分類來說
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們將逐步分析每個訓練模型的配置，如果模型無法正確分類圖像，我們至少需要了解所使用的模型類型，我們可能還會發現，某些模型的架構（如層數和參數）對於進行複雜的圖像分類來說
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
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我們選擇 Image Classificaion，如下圖所示：
至於 Base Model
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我們選擇 Image Classificaion，如下圖所示：
至於 Base Model
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上傳資料階段，要遵循 Hugging Face 提供的數據格式化程序，具體說明可以參考：https://huggingface.co/docs/autotrain/im
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上傳資料階段，要遵循 Hugging Face 提供的數據格式化程序，具體說明可以參考：https://huggingface.co/docs/autotrain/im
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首先點選 Create New Project：
當你點擊 New Project 時，系統會提示你完成一個項目表單，請仔細按照指示操作，輸入你的項目名稱，並為此
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當你點擊 New Project 時，系統會提示你完成一個項目表單，請仔細按照指示操作，輸入你的項目名稱，並為此
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要開始使用，首先訪問 https://huggingface.co/autotrain，其為 Hugging Face 的 AutoTrain 平台，你會發現 Hugg
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