Adding Kannada translation files chapter 0,1,2.#1243
Adding Kannada translation files chapter 0,1,2.#1243stevhliu merged 6 commits intohuggingface:mainfrom
Conversation
|
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. |
stevhliu
left a comment
There was a problem hiding this comment.
just a few formatting nits :)
| /> | ||
|
|
||
| ಈ ಅಧ್ಯಾಯದಲ್ಲಿ, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಮಾದರಿಗಳು, ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLM ಗಳು) ನ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅವು AI ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೂ ಮೀರಿ ಹೇಗೆ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಕವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಮಗೆ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ. | ||
| In this chapter, you've been introduced to the fundamentals of Transformer models, Large Language Models (LLMs), and how they're revolutionizing AI and beyond. |
There was a problem hiding this comment.
leftover english source text should be removed
There was a problem hiding this comment.
leftover english source text is removed
| - **ಸರಳತೆ**: ಗ್ರಂಥಾಲಯದಾದ್ಯಂತ ಯಾವುದೇ ಅಮೂರ್ತತೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. "ಆಲ್ ಇನ್ ಒನ್ ಫೈಲ್" ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ: ಒಂದು ಮಾದರಿಯ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಪಾಸ್ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಒಂದೇ ಫೈಲ್ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಕೋಡ್ ಸ್ವತಃ ಅರ್ಥವಾಗುವಂತಹದ್ದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದಾಗಿದೆ. | ||
|
|
||
| ಈ ಕೊನೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು 🤗 ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳನ್ನು ಇತರ ML ಲೈಬ್ರರಿಗಳಿಗಿಂತ ಸಾಕಷ್ಟು ಭಿನ್ನವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಫೈಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾದ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ; ಬದಲಾಗಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾದರಿಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ಪದರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮತ್ತು ಅರ್ಥವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವುದರ ಜೊತೆಗೆ, ಇದು ಇತರರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರದೆ ಒಂದು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಗಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. | ||
| This last feature makes 🤗 Transformers quite different from other ML libraries. The models are not built on modules |
There was a problem hiding this comment.
leftover english source text should be removed
There was a problem hiding this comment.
leftover english source text is removed
| ನಂತರ ನಾವು ಟೋಕನೈಜರ್ API ಅನ್ನು ನೋಡೋಣ, ಇದು ಪೈಪ್ಲೈನ್() ಕಾರ್ಯದ ಇನ್ನೊಂದು ಮುಖ್ಯ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಟೋಕನೈಜರ್ಗಳು ಮೊದಲ ಮತ್ತು ಕೊನೆಯ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಹಂತಗಳನ್ನು ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ನರಮಂಡಲಕ್ಕಾಗಿ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತಾರೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ಬ್ಯಾಚ್ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ ಬಹು ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಎಂದು ನಾವು ನಿಮಗೆ ತೋರಿಸುತ್ತೇವೆ, ನಂತರ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಟೋಕನೈಜರ್() ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಮುಗಿಸುತ್ತೇವೆ. | ||
| Then we'll look at the tokenizer API, which is the other main component of the `pipeline()` function. Tokenizers take care of the first and last processing steps, handling the conversion from text to numerical inputs for the neural network, and the conversion back to text when it is needed. Finally, we'll show you how to handle sending multiple sentences through a model in a prepared batch, then wrap it all up with a closer look at the high-level `tokenizer()` function. | ||
|
|
||
| > [!ಸಲಹೆ] |
There was a problem hiding this comment.
this should remain as > [!TIP] since its doc-builder syntax and not content
There was a problem hiding this comment.
resolved this back to > [!TIP]
| title: ಪರಿಚಯ | ||
|
|
||
|
|
||
| - title: 1.ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಮಾದರಿಗಳು |
There was a problem hiding this comment.
| - title: 1.ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಮಾದರಿಗಳು | |
| - title: 1. ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಮಾದರಿಗಳು |
|
|
||
| ನಾವು ಪೈಪ್ಲೈನ್ನ ಮೂರು ಹಂತಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಿದ್ದೇವೆ: ಟೋಕನೈಜರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರದ ಸಂಸ್ಕರಣೆ! ಈಗ ಆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳೋಣ. | ||
|
|
||
| > [!ಸಲಹೆ] |
There was a problem hiding this comment.
one more callout that should be reverted
This PR adds Kannada(kn) translation for Chapter 0,1,2 of the Hugging Face course.
Translated all sections in chapter0, chapter1, chapter2.
Preserved code blocks and structure
Followed Hugging Face documentation style
Preview tested locally using doc-builder.
cc @lewtun @stevhliu
Open to feedback and improvements. Happy to revise based on review.