Skip to content

Translation chapter 8 #942

New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

Merged
merged 50 commits into from
Jun 4, 2025
Merged

Conversation

eduard-balamatiuc
Copy link
Contributor

This is the romanian translation of chapter 8.
Ping @lewtun and @stevhliu for a review

@HuggingFaceDocBuilderDev

The docs for this PR live here. All of your documentation changes will be reflected on that endpoint. The docs are available until 30 days after the last update.

Copy link
Member

@stevhliu stevhliu left a comment

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

Thanks! We can merge once a Romanian reader has reviewed :)

classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>

Acum că știți cum să abordați cele mai frecvente sarcini NLP cu 🤗 Transformers, ar trebui să puteți începe propriile proiecte! În acest capitol vom explora ce să faceți când întâmpinați o problemă. Veți învăța cum să vă depanați cu succes codul sau antrenamentul și cum să cereți ajutor de la comunitate dacă nu reușiți să rezolvați problema singuri. Și dacă credeți că ați găsit o eroare într-una dintre bibliotecile Hugging Face, vă vom arăta cea mai bună modalitate de a o raporta astfel încât problema să fie rezolvată cât mai rapid posibil.

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

Suggested change
Acum că știți cum să abordați cele mai frecvente sarcini NLP cu 🤗 Transformers, ar trebui să puteți începe propriile proiecte! În acest capitol vom explora ce să faceți când întâmpinați o problemă. Veți învăța cum să depanați cu succes codul sau antrenamentul și cum să cereți ajutor de la comunitate dacă nu reușiți să rezolvați problema singuri. Și dacă credeți că ați găsit o eroare într-una dintre bibliotecile Hugging Face, vă vom arăta cea mai bună modalitate de a o raporta astfel încât problema să fie rezolvată cât mai rapid posibil.
Acum că știți cum să abordați cele mai frecvente sarcini NLP cu 🤗 Transformers, ar trebui să puteți începe propriile proiecte! În acest capitol vom explora ce să faceți când întâmpinați o problemă. Veți învăța cum să depanați cu succes codul sau antrenamentul și cum să cereți ajutor de la comunitate dacă nu reușiți să rezolvați problema singuri. Și dacă credeți că ați găsit o eroare într-una dintre bibliotecile Hugging Face, vă vom arăta cea mai bună modalitate de a o raporta astfel încât problema să fie rezolvată cât mai rapid posibil.


- Primul lucru de făcut când primiți o eroare
- Cum să cereți ajutor pe [forumuri](https://discuss.huggingface.co/)
- Cum să vă depanați pipeline-ul de antrenament

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

Suggested change
- Cum să depanați pipeline-ul de antrenament
- Cum să depanați pipeline-ul de antrenament

Seems more grammatically correct


> Salut! Tocmai am rulat un experiment folosind tehnicile din [Capitolul 7](/course/chapter7/7) al cursului Hugging Face și am obținut rezultate grozave pe SQuAD! Cred că putem folosi acest model ca punct de plecare pentru proiectul nostru. ID-ul modelului pe Hub este "lewtun/distillbert-base-uncased-finetuned-squad-d5716d28". Simte-te liber să îl testezi :)

și primul lucru la care vă gândiți este să încărcați modelul folosind `pipeline` din 🤗 Transformers:

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

Suggested change
și primul lucru la care vă gândiți este să încărcați modelul folosind `pipeline` din 🤗 Transformers:
Iar primul lucru la care vă gândiți este să încărcați modelul folosind `pipeline` din 🤗 Transformers:


<Youtube id="DQ-CpJn6Rc4"/>

Am pregătit un [repository model șablon](https://huggingface.co/lewtun/distilbert-base-uncased-finetuned-squad-d5716d28) pentru această secțiune, și dacă doriți să rulați codul din acest capitol va trebui mai întâi să copiați modelul în contul dumneavoastră pe [Hugging Face Hub](https://huggingface.co). Pentru a face acest lucru, mai întâi conectați-vă rulând fie următoarele într-un notebook Jupyter:

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

Suggested change
Am pregătit un [repository model șablon](https://huggingface.co/lewtun/distilbert-base-uncased-finetuned-squad-d5716d28) pentru această secțiune, și dacă doriți să rulați codul din acest capitol va trebui mai întâi să copiați modelul în contul dumneavoastră pe [Hugging Face Hub](https://huggingface.co). Pentru a face acest lucru, mai întâi conectați-vă rulând fie următoarele într-un notebook Jupyter:
Am pregătit un [repository model șablon](https://huggingface.co/lewtun/distilbert-base-uncased-finetuned-squad-d5716d28) pentru această secțiune, și dacă doriți să rulați codul din acest capitol trebuie mai întâi să copiați modelul în contul dumneavoastră pe [Hugging Face Hub](https://huggingface.co). Pentru a face acest lucru, mai întâi conectați-vă rulând fie următoarele într-un notebook Jupyter:

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

Open suggestion

AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'
```

Se pare că codul nostru a încercat să apeleze `input_ids.size()`, dar aceasta în mod clar nu va funcționa pentru o `list` Python, care este doar un container. Cum putem rezolva această problemă? Căutarea mesajului de eroare pe Stack Overflow dă destul de multe [rezultate](https://stackoverflow.com/search?q=AttributeError%3A+%27list%27+object+has+no+attribute+%27size%27&s=c15ec54c-63cb-481d-a749-408920073e8f) relevante. Făcând clic pe primul afișează o întrebare similară cu a noastră, cu răspunsul arătat în captura de ecran de mai jos:

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

Suggested change
Se pare că codul nostru a încercat să apeleze `input_ids.size()`, dar aceasta în mod clar nu va funcționa pentru o `list` Python, care este doar un container. Cum putem rezolva această problemă? Căutarea mesajului de eroare pe Stack Overflow destul de multe [rezultate](https://stackoverflow.com/search?q=AttributeError%3A+%27list%27+object+has+no+attribute+%27size%27&s=c15ec54c-63cb-481d-a749-408920073e8f) relevante. Făcând clic pe primul afișează o întrebare similară cu a noastră, cu răspunsul arătat în captura de ecran de mai jos:
Se pare că codul nostru a încercat să apeleze `input_ids.size()`, dar aceasta în mod clar nu va funcționa pentru o `list` Python, care este doar un container. Cum putem rezolva această problemă? Căutarea mesajului de eroare pe Stack Overflow oferă destul de multe [rezultate](https://stackoverflow.com/search?q=AttributeError%3A+%27list%27+object+has+no+attribute+%27size%27&s=c15ec54c-63cb-481d-a749-408920073e8f) relevante. Făcând clic pe primul afișează o întrebare similară cu a noastră, cu răspunsul arătat în captura de ecran de mai jos:


### Verificați modelul vostru[[verificati-modelul-vostru]]

`model.fit()` este o funcție de conveniență foarte grozavă în Keras, dar face multe lucruri pentru voi, și aceasta poate face mai complicat să găsiți exact unde a apărut o problemă. Dacă depanați modelul vostru, o strategie care poate ajuta cu adevărat este să transmiteți doar un singur batch la model, și să vă uitați la ieșirile pentru acel batch în detaliu. Un alt sfat foarte util dacă modelul aruncă erori este să `compile()` modelul cu `run_eagerly=True`. Aceasta îl va face mult mai lent, dar va face mesajele de eroare mult mai comprehensibile, deoarece vor indica exact unde în codul modelului vostru a apărut problema.

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

Suggested change
`model.fit()` este o funcție de conveniență foarte grozavă în Keras, dar face multe lucruri pentru voi, și aceasta poate face mai complicat să găsiți exact unde a apărut o problemă. Dacă depanați modelul vostru, o strategie care poate ajuta cu adevărat este să transmiteți doar un singur batch la model, și să vă uitați la ieșirile pentru acel batch în detaliu. Un alt sfat foarte util dacă modelul aruncă erori este să `compile()` modelul cu `run_eagerly=True`. Aceasta îl va face mult mai lent, dar va face mesajele de eroare mult mai comprehensibile, deoarece vor indica exact unde în codul modelului vostru a apărut problema.
`model.fit()` este o funcție de conveniență foarte grozavă în Keras, dar face multe lucruri pentru voi, și aceasta poate face mai complicat să găsiți exact unde a apărut o problemă. Dacă depanați modelul vostru, o strategie care poate ajuta cu adevărat este să trimitieți doar un singur batch la model, și să vă uitați la ieșirile pentru acel batch în detaliu. Un alt sfat foarte util dacă modelul aruncă erori este să `compile()` modelul cu `run_eagerly=True`. Aceasta îl va face mult mai lent, dar va face mesajele de eroare mult mai comprehensibile, deoarece vor indica exact unde în codul modelului vostru a apărut problema.

2
```

Acum vedem problema: modelul crede că sunt doar două clase, dar etichetele merg până la 2, ceea ce înseamnă că există de fapt trei clase (deoarece 0 este de asemenea o clasă). Așa am primit un `nan` -- prin încercarea de a calcula loss-ul pentru o clasă inexistentă! Să încercăm să schimbăm asta și să încadrăm din nou modelul:

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

Suggested change
Acum vedem problema: modelul crede că sunt doar două clase, dar etichetele merg până la 2, ceea ce înseamnă că există de fapt trei clase (deoarece 0 este de asemenea o clasă). Așa am primit un `nan` -- prin încercarea de a calcula loss-ul pentru o clasă inexistentă! Să încercăm să schimbăm asta și să încadrăm din nou modelul:
Acum vedem problema: modelul crede că sunt doar două clase, dar etichetele merg până la 2, ceea ce înseamnă că există de fapt trei clase (deoarece 0 este de asemenea o clasă). Așa am primit un `nan` -- prin încercarea de a calcula loss-ul pentru o clasă inexistentă! Să încercăm să schimbăm asta și să reîncadrăm modelul:

Open suggestion


Când depuneți un issue, veți observa că există un șablon de completat. Vom urma pe cel pentru [problemele 🤗 Transformers](https://github.com/huggingface/transformers/issues/new/choose) aici, dar același tip de informații va fi necesar dacă raportați o problemă într-un alt repository. Nu lăsați șablonul gol: luarea timpului pentru a-l completa va maximiza șansele voastre de a primi un răspuns și de a vă rezolva problema.

În general, când depuneți un issue, rămâneți întotdeauna curtenitori. Acesta este un proiect open source, deci folosiți software gratuit, și nimeni nu are nicio obligație să vă ajute. Puteți include ceea ce simțiți că este critică justificată în problema voastră, dar atunci întreținătorii s-ar putea să o ia prost și să nu se grăbească să vă ajute. Asigurați-vă că citiți [codul de conduită](https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/CODE_OF_CONDUCT.md) al proiectului.

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

Suggested change
În general, când depuneți un issue, rămâneți întotdeauna curtenitori. Acesta este un proiect open source, deci folosiți software gratuit, și nimeni nu are nicio obligație să vă ajute. Puteți include ceea ce simțiți că este critică justificată în problema voastră, dar atunci întreținătorii s-ar putea să o ia prost și să nu se grăbească să vă ajute. Asigurați-vă că citiți [codul de conduită](https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/CODE_OF_CONDUCT.md) al proiectului.
În general, când depuneți un issue, rămâneți întotdeauna politicoși. Acesta este un proiect open source, deci folosiți software gratuit, și nimeni nu are nicio obligație să vă ajute. Puteți include ceea ce simțiți că este critică justificată în problema voastră, dar atunci întreținătorii s-ar putea să o ia prost și să nu se grăbească să vă ajute. Asigurați-vă că citiți [codul de conduită](https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/CODE_OF_CONDUCT.md) al proiectului.

```python
```

apoi lipiți exemplul vostru minimal reproductibil și tastați o linie nouă cu trei backtick-uri. Aceasta va asigura că codul vostru este formatat corespunzător.

Choose a reason for hiding this comment

The reason will be displayed to describe this comment to others. Learn more.

Suggested change
apoi lipiți exemplul vostru minimal reproductibil și tastați o linie nouă cu trei backtick-uri. Aceasta va asigura că codul vostru este formatat corespunzător.
Apoi lipiți exemplul vostru minimal reproductibil și tastați o linie nouă cu trei backtick-uri. Aceasta va asigura că codul vostru este formatat corespunzător.

I'd use uppercase

@eduard-balamatiuc
Copy link
Contributor Author

Hey @stevhliu
I resolved all threads from @grumpycatyo-collab and updated everything under the recent main changes, let me know if there is anything more needed from our side on this PR so that we could merge it!

@stevhliu stevhliu merged commit ba7db99 into huggingface:main Jun 4, 2025
2 checks passed
Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment
Labels
None yet
Projects
None yet
Development

Successfully merging this pull request may close these issues.

5 participants