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def test():
assert "nlp.begin_training()" in __solution__, "¿Llamaste a nlp.begin_training?"
assert (
"range(10)" in __solution__
), "¿Estás entrenando por el número correcto de iteraciones?"
assert (
"spacy.util.minibatch(TRAINING_DATA" in __solution__
), "¿Estás usando la herramienta minibatch para crear lotes de los datos de entrenamiento?"
assert (
"text for text" in __solution__ and "entities for text" in __solution__
), "¿Estás separando los textos y las anotaciones correctamente?"
assert "nlp.update" in __solution__, "¿Estás actualizando el modelo?"
__msg__.good(
"Buen trabajo – has entrenado exitosamente tu primer modelo de spaCy. Los "
"números impresos en la terminal representan la pérdida en cada iteración, "
"la cantidad de trabajo que aún queda para el optimizer. Mientras más bajo "
"el número, mejor. En la vida real normalmente querrías usar *muchos* más "
"datos que esto, idealmente por lo menos unos cientos o miles de ejemplos."
)