import{s as ul,o as yl,n as se}from"../chunks/scheduler.56730f09.js";import{S as gl,i as dl,g as f,s as a,r as y,m as te,A as bl,h as u,f as s,c as p,j as ol,u as g,x as d,n as ee,k as cl,l as $l,y as Ml,a as l,v as b,d as $,t as M,w as J}from"../chunks/index.61415d3e.js";import{T as ne}from"../chunks/Tip.81680c40.js";import{C}from"../chunks/CodeBlock.501e762d.js";import{F as fl,M as hs}from"../chunks/Markdown.44d6dca7.js";import{H as G,E as Jl}from"../chunks/index.bd32f405.js";function Ul(Z){let n;return{c(){n=te("يمكنك أيضًا حفظ ملف التكوين كقاموس أو حتى كفرق بين خصائص التكوين المُعدّلة والخصائص التكوين الافتراضية! راجع وثائق [التكوين](main_classes/configuration) لمزيد من التفاصيل.")},l(o){n=ee(o,"يمكنك أيضًا حفظ ملف التكوين كقاموس أو حتى كفرق بين خصائص التكوين المُعدّلة والخصائص التكوين الافتراضية! راجع وثائق [التكوين](main_classes/configuration) لمزيد من التفاصيل.")},m(o,r){l(o,n,r)},d(o){o&&s(n)}}}function hl(Z){let n,o="قم بتحميل خصائص التكوين المخصصة الخاصة بك في النموذج:",r,c,U,h,E="هذا ينشئ نموذجًا بقيم عشوائية بدلاً من الأوزان  المُدربة مسبقًا. لن يكون هذا النموذج مفيدًا حتى يتم تدريبه.  تُعد عملية التدريب مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً. من الأفضل بشكل عام استخدام نموذج مُدرب مسبقًا للحصول على نتائج أفضل بشكل أسرع، مع استخدام جزء بسيط فقط من الموارد المطلوبة للتدريب.",_,j,R="قم بإنشاء نموذج مُدرب مسبقًا باستخدام <code>from_pretrained()</code>:",m,V,v,k,Q="عند بتحميل الأوزان المُدربة مسبقًا، يتم تحميل تكوين النموذج الافتراضي تلقائيًا إذا كان النموذج من مكتبة 🤗 Transformers. ومع ذلك، يمكنك أيضًا استبدال - بعض أو كل - سإعدادات النموذج الافتراضية بإعداداتك الخاصة:",F,w,W;return c=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMERpc3RpbEJlcnRNb2RlbCUwQSUwQW15X2NvbmZpZyUyMCUzRCUyMERpc3RpbEJlcnRDb25maWcuZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMi4lMkZ5b3VyX21vZGVsX3NhdmVfcGF0aCUyRmNvbmZpZy5qc29uJTIyKSUwQW1vZGVsJTIwJTNEJTIwRGlzdGlsQmVydE1vZGVsKG15X2NvbmZpZyk=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> DistilBertModel

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>my_config = DistilBertConfig.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;./your_model_save_path/config.json&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model = DistilBertModel(my_config)`,wrap:!1}}),V=new C({props:{code:"bW9kZWwlMjAlM0QlMjBEaXN0aWxCZXJ0TW9kZWwuZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMmRpc3RpbGJlcnQlMkZkaXN0aWxiZXJ0LWJhc2UtdW5jYXNlZCUyMik=",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model = DistilBertModel.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;distilbert/distilbert-base-uncased&quot;</span>)',wrap:!1}}),w=new C({props:{code:"bW9kZWwlMjAlM0QlMjBEaXN0aWxCZXJ0TW9kZWwuZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMmRpc3RpbGJlcnQlMkZkaXN0aWxiZXJ0LWJhc2UtdW5jYXNlZCUyMiVEOCU4QyUyMGNvbmZpZyUzRG15X2NvbmZpZyk=",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model = DistilBertModel.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;distilbert/distilbert-base-uncased&quot;</span>، config=my_config)',wrap:!1}}),{c(){n=f("p"),n.textContent=o,r=a(),y(c.$$.fragment),U=a(),h=f("p"),h.textContent=E,_=a(),j=f("p"),j.innerHTML=R,m=a(),y(V.$$.fragment),v=a(),k=f("p"),k.textContent=Q,F=a(),y(w.$$.fragment)},l(i){n=u(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(n)!=="svelte-lgtxw9"&&(n.textContent=o),r=p(i),g(c.$$.fragment,i),U=p(i),h=u(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(h)!=="svelte-ijuueo"&&(h.textContent=E),_=p(i),j=u(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(j)!=="svelte-j1s93j"&&(j.innerHTML=R),m=p(i),g(V.$$.fragment,i),v=p(i),k=u(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(k)!=="svelte-1l4pjj2"&&(k.textContent=Q),F=p(i),g(w.$$.fragment,i)},m(i,T){l(i,n,T),l(i,r,T),b(c,i,T),l(i,U,T),l(i,h,T),l(i,_,T),l(i,j,T),l(i,m,T),b(V,i,T),l(i,v,T),l(i,k,T),l(i,F,T),b(w,i,T),W=!0},p:se,i(i){W||($(c.$$.fragment,i),$(V.$$.fragment,i),$(w.$$.fragment,i),W=!0)},o(i){M(c.$$.fragment,i),M(V.$$.fragment,i),M(w.$$.fragment,i),W=!1},d(i){i&&(s(n),s(r),s(U),s(h),s(_),s(j),s(m),s(v),s(k),s(F)),J(c,i),J(V,i),J(w,i)}}}function jl(Z){let n,o;return n=new hs({props:{$$slots:{default:[hl]},$$scope:{ctx:Z}}}),{c(){y(n.$$.fragment)},l(r){g(n.$$.fragment,r)},m(r,c){b(n,r,c),o=!0},p(r,c){const U={};c&2&&(U.$$scope={dirty:c,ctx:r}),n.$set(U)},i(r){o||($(n.$$.fragment,r),o=!0)},o(r){M(n.$$.fragment,r),o=!1},d(r){J(n,r)}}}function Vl(Z){let n,o="قم بتحميل خصائص التكوين المُخصصة الخاصة بك في النموذج:",r,c,U,h,E="هذا ينشئ نموذجًا بقيم عشوائية بدلاً من الأوزان المُدربة مسبقًا. لن يكون هذا النموذج مفيدًا حتى يتم تدريبه. تُعد عملية التدريب مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً. من الأفضل بشكل عام استخدام نموذج مُدرب مسبقًا للحصول على نتائج أفضل بشكل أسرع، مع استخدام جزء بسيط فقط من الموارد المطلوبة للتدريب.",_,j,R="قم بإنشاء نموذج مُدرب مسبقًا باستخدام <code>from_pretrained()</code>:",m,V,v,k,Q="عندما تقوم بتحميل الأوزان المُدربة مسبقًا،يتم تحميل إعدادات النموذج الافتراضي تلقائيًا إذا كان النموذج من مكتبة 🤗 Transformers. ومع ذلك، يمكنك أيضًا استبدال - بعض أو كل - إعدادات النموذج  الافتراضية بإعداداتك الخاصة:",F,w,W;return c=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFRGRGlzdGlsQmVydE1vZGVsJTBBJTBBbXlfY29uZmlnJTIwJTNEJTIwRGlzdGlsQmVydENvbmZpZy5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyLiUyRnlvdXJfbW9kZWxfc2F2ZV9wYXRoJTJGbXlfY29uZmlnLmpzb24lMjIpJTBBdGZfbW9kZWwlMjAlM0QlMjBURkRpc3RpbEJlcnRNb2RlbChteV9jb25maWcp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> TFDistilBertModel

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>my_config = DistilBertConfig.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;./your_model_save_path/my_config.json&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_model = TFDistilBertModel(my_config)`,wrap:!1}}),V=new C({props:{code:"dGZfbW9kZWwlMjAlM0QlMjBURkRpc3RpbEJlcnRNb2RlbC5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyZGlzdGlsYmVydCUyRmRpc3RpbGJlcnQtYmFzZS11bmNhc2VkJTIyKQ==",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_model = TFDistilBertModel.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;distilbert/distilbert-base-uncased&quot;</span>)',wrap:!1}}),w=new C({props:{code:"dGZfbW9kZWwlMjAlM0QlMjBURkRpc3RpbEJlcnRNb2RlbC5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyZGlzdGlsYmVydCUyRmRpc3RpbGJlcnQtYmFzZS11bmNhc2VkJTIyJUQ4JThDJTIwY29uZmlnJTNEbXlfY29uZmlnKQ==",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_model = TFDistilBertModel.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;distilbert/distilbert-base-uncased&quot;</span>، config=my_config)',wrap:!1}}),{c(){n=f("p"),n.textContent=o,r=a(),y(c.$$.fragment),U=a(),h=f("p"),h.textContent=E,_=a(),j=f("p"),j.innerHTML=R,m=a(),y(V.$$.fragment),v=a(),k=f("p"),k.textContent=Q,F=a(),y(w.$$.fragment)},l(i){n=u(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(n)!=="svelte-t37wsw"&&(n.textContent=o),r=p(i),g(c.$$.fragment,i),U=p(i),h=u(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(h)!=="svelte-1vf0oak"&&(h.textContent=E),_=p(i),j=u(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(j)!=="svelte-j1s93j"&&(j.innerHTML=R),m=p(i),g(V.$$.fragment,i),v=p(i),k=u(i,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(k)!=="svelte-1es0yrh"&&(k.textContent=Q),F=p(i),g(w.$$.fragment,i)},m(i,T){l(i,n,T),l(i,r,T),b(c,i,T),l(i,U,T),l(i,h,T),l(i,_,T),l(i,j,T),l(i,m,T),b(V,i,T),l(i,v,T),l(i,k,T),l(i,F,T),b(w,i,T),W=!0},p:se,i(i){W||($(c.$$.fragment,i),$(V.$$.fragment,i),$(w.$$.fragment,i),W=!0)},o(i){M(c.$$.fragment,i),M(V.$$.fragment,i),M(w.$$.fragment,i),W=!1},d(i){i&&(s(n),s(r),s(U),s(h),s(_),s(j),s(m),s(v),s(k),s(F)),J(c,i),J(V,i),J(w,i)}}}function Tl(Z){let n,o;return n=new hs({props:{$$slots:{default:[Vl]},$$scope:{ctx:Z}}}),{c(){y(n.$$.fragment)},l(r){g(n.$$.fragment,r)},m(r,c){b(n,r,c),o=!0},p(r,c){const U={};c&2&&(U.$$scope={dirty:c,ctx:r}),n.$set(U)},i(r){o||($(n.$$.fragment,r),o=!0)},o(r){M(n.$$.fragment,r),o=!1},d(r){J(n,r)}}}function Cl(Z){let n,o="على سبيل المثال، <code>DistilBertForSequenceClassification</code> هو نموذج DistilBERT الأساس  مزودًا برأس تصنيف تسلسلي.  يُشكّل رأس التصنيف التسلسلي طبقة خطية فوق المخرجات المجمعة.",r,c,U,h,E="أعد استخدام هذا نقطة التحقق هذه لمهمة أخرى بسهولة، وذلك بتغيير رأس النموذج.ففي مهمة الإجابة على الأسئلة، ستستخدم رأس النموذج <code>DistilBertForQuestionAnswering</code>. رأس الإجابة على الأسئلة مشابه لرأس التصنيف التسلسلي باستثناء أنه طبقة خطية فوق مخرجات الحالات الكامنة.",_,j,R;return c=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMERpc3RpbEJlcnRGb3JTZXF1ZW5jZUNsYXNzaWZpY2F0aW9uJTBBJTBBbW9kZWwlMjAlM0QlMjBEaXN0aWxCZXJ0Rm9yU2VxdWVuY2VDbGFzc2lmaWNhdGlvbi5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyZGlzdGlsYmVydCUyRmRpc3RpbGJlcnQtYmFzZS11bmNhc2VkJTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> DistilBertForSequenceClassification

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;distilbert/distilbert-base-uncased&quot;</span>)`,wrap:!1}}),j=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMERpc3RpbEJlcnRGb3JRdWVzdGlvbkFuc3dlcmluZyUwQSUwQW1vZGVsJTIwJTNEJTIwRGlzdGlsQmVydEZvclF1ZXN0aW9uQW5zd2VyaW5nLmZyb21fcHJldHJhaW5lZCglMjJkaXN0aWxiZXJ0JTJGZGlzdGlsYmVydC1iYXNlLXVuY2FzZWQlMjIp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> DistilBertForQuestionAnswering

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model = DistilBertForQuestionAnswering.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;distilbert/distilbert-base-uncased&quot;</span>)`,wrap:!1}}),{c(){n=f("p"),n.innerHTML=o,r=a(),y(c.$$.fragment),U=a(),h=f("p"),h.innerHTML=E,_=a(),y(j.$$.fragment)},l(m){n=u(m,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(n)!=="svelte-1bl877g"&&(n.innerHTML=o),r=p(m),g(c.$$.fragment,m),U=p(m),h=u(m,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(h)!=="svelte-g7q8rj"&&(h.innerHTML=E),_=p(m),g(j.$$.fragment,m)},m(m,V){l(m,n,V),l(m,r,V),b(c,m,V),l(m,U,V),l(m,h,V),l(m,_,V),b(j,m,V),R=!0},p:se,i(m){R||($(c.$$.fragment,m),$(j.$$.fragment,m),R=!0)},o(m){M(c.$$.fragment,m),M(j.$$.fragment,m),R=!1},d(m){m&&(s(n),s(r),s(U),s(h),s(_)),J(c,m),J(j,m)}}}function Zl(Z){let n,o;return n=new hs({props:{$$slots:{default:[Cl]},$$scope:{ctx:Z}}}),{c(){y(n.$$.fragment)},l(r){g(n.$$.fragment,r)},m(r,c){b(n,r,c),o=!0},p(r,c){const U={};c&2&&(U.$$scope={dirty:c,ctx:r}),n.$set(U)},i(r){o||($(n.$$.fragment,r),o=!0)},o(r){M(n.$$.fragment,r),o=!1},d(r){J(n,r)}}}function Rl(Z){let n,o="على سبيل المثال، <code>TFDistilBertForSequenceClassification</code> هو نموذج DistilBERT الأساسي برأس تصنيف تسلسل. رأس التصنيف التسلسلي هو طبقة خطية أعلى المخرجات المجمعة.",r,c,U,h,E="أعد استخدام هذا نقطة التحقق لمهمة أخرى عن طريق التبديل إلى رأس نموذج مختلف. لمهمة الإجابة على الأسئلة، ستستخدم رأس النموذج <code>TFDistilBertForQuestionAnswering</code>. رأس الإجابة على الأسئلة مشابه لرأس التصنيف التسلسلي باستثناء أنه طبقة خطية أعلى حالات الإخراج المخفية.",_,j,R;return c=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFRGRGlzdGlsQmVydEZvclNlcXVlbmNlQ2xhc3NpZmljYXRpb24lMEElMEF0Zl9tb2RlbCUyMCUzRCUyMFRGRGlzdGlsQmVydEZvclNlcXVlbmNlQ2xhc3NpZmljYXRpb24uZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMmRpc3RpbGJlcnQlMkZkaXN0aWxiZXJ0LWJhc2UtdW5jYXNlZCUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> TFDistilBertForSequenceClassification

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_model = TFDistilBertForSequenceClassification.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;distilbert/distilbert-base-uncased&quot;</span>)`,wrap:!1}}),j=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFRGRGlzdGlsQmVydEZvclF1ZXN0aW9uQW5zd2VyaW5nJTBBJTBBdGZfbW9kZWwlMjAlM0QlMjBURkRpc3RpbEJlcnRGb3JRdWVzdGlvbkFuc3dlcmluZy5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyZGlzdGlsYmVydCUyRmRpc3RpbGJlcnQtYmFzZS11bmNhc2VkJTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> TFDistilBertForQuestionAnswering

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tf_model = TFDistilBertForQuestionAnswering.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;distilbert/distilbert-base-uncased&quot;</span>)`,wrap:!1}}),{c(){n=f("p"),n.innerHTML=o,r=a(),y(c.$$.fragment),U=a(),h=f("p"),h.innerHTML=E,_=a(),y(j.$$.fragment)},l(m){n=u(m,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(n)!=="svelte-p7bgo6"&&(n.innerHTML=o),r=p(m),g(c.$$.fragment,m),U=p(m),h=u(m,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(h)!=="svelte-zzijil"&&(h.innerHTML=E),_=p(m),g(j.$$.fragment,m)},m(m,V){l(m,n,V),l(m,r,V),b(c,m,V),l(m,U,V),l(m,h,V),l(m,_,V),b(j,m,V),R=!0},p:se,i(m){R||($(c.$$.fragment,m),$(j.$$.fragment,m),R=!0)},o(m){M(c.$$.fragment,m),M(j.$$.fragment,m),R=!1},d(m){m&&(s(n),s(r),s(U),s(h),s(_)),J(c,m),J(j,m)}}}function _l(Z){let n,o;return n=new hs({props:{$$slots:{default:[Rl]},$$scope:{ctx:Z}}}),{c(){y(n.$$.fragment)},l(r){g(n.$$.fragment,r)},m(r,c){b(n,r,c),o=!0},p(r,c){const U={};c&2&&(U.$$scope={dirty:c,ctx:r}),n.$set(U)},i(r){o||($(n.$$.fragment,r),o=!0)},o(r){M(n.$$.fragment,r),o=!1},d(r){J(n,r)}}}function kl(Z){let n,o='لا يدعم كل نموذج  مجزئ النصوص سريع. الق نظرة على هذا <a href="index#supported-frameworks">جدول</a> للتحقق مما إذا كان النموذج يحتوي على دعم  مجزئ النصوص سريع.';return{c(){n=f("p"),n.innerHTML=o},l(r){n=u(r,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(n)!=="svelte-1igrnpm"&&(n.innerHTML=o)},m(r,c){l(r,n,c)},p:se,d(r){r&&s(n)}}}function wl(Z){let n;return{c(){n=te("افتراضيًا، سيحاول `AutoTokenizer` تحميل مجزئ نصوص سريع. يمكنك تعطيل هذا السلوك عن طريق تعيين `use_fast=False` في `from_pretrained`.")},l(o){n=ee(o,"افتراضيًا، سيحاول `AutoTokenizer` تحميل مجزئ نصوص سريع. يمكنك تعطيل هذا السلوك عن طريق تعيين `use_fast=False` في `from_pretrained`.")},m(o,r){l(o,n,r)},d(o){o&&s(n)}}}function El(Z){let n,o="إذا كنت لا تبحث عن أي تخصيص، فما عليك سوى استخدام طريقة <code>from_pretrained</code> لتحميل معلمات معالج الصور الافتراضية للنموذج.";return{c(){n=f("p"),n.innerHTML=o},l(r){n=u(r,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(n)!=="svelte-bhahha"&&(n.innerHTML=o)},m(r,c){l(r,n,c)},p:se,d(r){r&&s(n)}}}function vl(Z){let n;return{c(){n=te("إذا لم تكن بحاجة لأي تخصيص، فاستخدم فقط طريقة `from_pretrained` لتحميل معلمات مستخرج الميزات الافتراضية للنموذج.")},l(o){n=ee(o,"إذا لم تكن بحاجة لأي تخصيص، فاستخدم فقط طريقة `from_pretrained` لتحميل معلمات مستخرج الميزات الافتراضية للنموذج.")},m(o,r){l(o,n,r)},d(o){o&&s(n)}}}function Wl(Z){let n,o,r,c,U,h,E,_='تحدد فئة <a href="model_doc/auto"><code>AutoClass</code></a> تلقائيًا بنية النموذج وتقوم بتنزيل تكوين وأوزان مسبقين للنموذج. بشكل عام، نوصي باستخدام  <code>AutoClass</code> لإنتاج كود غير مرتبط بنسخة معينة. ولكن يمكن للمستخدمين الذين يريدون مزيدًا من التحكم في معلمات النموذج المحددة إنشاء نموذج مخصص من 🤗 Transformers من مجرد بضع فئات أساسية. قد يكون هذا مفيدًا بشكل خاص لأي شخص مهتم بدراسة نموذج 🤗 Transformers أو تدريبه أو إجراء تجارب عليه. في هذا الدليل، سنغوص بشكل أعمق في إنشاء نموذج مخصص بدون <code>AutoClass</code>. تعرف على كيفية:',j,R,m="<li>تحميل تكوين النموذج وتخصيصه.</li> <li>إنشاء بنية نموذج.</li> <li>إنشاء مجزء لغوى سريع وبطيء للنص.</li> <li>إنشاء معالج صور لمهام الرؤية.</li> <li>إنشاء مستخرج ميزات لمهام الصوت.</li> <li>إنشاء معالج للمهام متعددة الوسائط.</li>",V,v,k,Q,F='يشير مصطلح <a href="main_classes/configuration">التكوين</a> إلى الخصائص المحددة للنموذج. لكل تكوين نموذج خصائصه الخاصة؛ على سبيل المثال، تشترك جميع نماذج NLP في الخصائص  <code>hidden_size</code> و<code>num_attention_heads</code> و<code>num_hidden_layers</code> و<code>vocab_size</code> المشتركة. تحدد هذه الخصائص عدد رؤوس الانتباه أو الطبقات المخفية لبناء نموذج بها.',w,W,i='اطلع على <a href="model_doc/distilbert">DistilBERT</a> من خلال <code>DistilBertConfig</code> لمعاينة خصائصه:',T,x,ae,O,js="يعرض <code>DistilBertConfig</code> جميع الخصائص الافتراضية المستخدمة لبناء نموذج <code>DistilBertModel</code> أساسي. جميع الخصائص قابلة للتعديل، مما ييتيح مجالاً للتجريب. على سبيل المثال، يمكنك تعديل نموذج افتراضي لـ:",pe,H,Vs="<li>تجربة دالة تنشيط مختلفة باستخدام معامل <code>activation</code>.</li> <li>استخدام معدل إسقاط أعلى الاحتمالات الانتباه مع معامل  <code>attention_dropout</code>.</li>",re,I,ie,L,Ts="يمكن تعديل خصائص النموذج المدرب مسبقًا في دالة <code>from_pretrained()</code> :",me,P,oe,A,Cs="بمجرد أن تصبح راضيًا عن تكوين نموذجك، يمكنك حفظه باستخدام <code>save_pretrained()</code>. يتم تخزين ملف التكوين الخاص بك على أنه ملف JSON في دليل الحفظ المحدد:",ce,K,fe,tt,Zs="لإعادة استخدام ملف التكوين، قم بتحميله باستخدام <code>from_pretrained()</code>:",ue,et,ye,N,ge,st,de,lt,Rs='الخطوة التالية هي إنشاء <a href="main_classes/models">نموذج</a>. النموذج - ويُشار إليه أحيانًا باسم البنية - يُحدد وظيفة كل طبقة والعمليات الحسابية المُنفذة. تُستخدم خصائص مثل <code>num_hidden_layers</code> من التكوين لتحديد هذه البنية. تشترك جميع النماذج في  فئة أساسية واحدة هي <code>PreTrainedModel</code> وبعض الوظائف المُشتركة مثل غيير حجم مُدخلات الكلمات وتقليص رؤوس آلية الانتباه الذاتي. بالإضافة إلى ذلك، فإن جميع النماذج هي  فئات فرعية إما من <a href="https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Module.html" rel="nofollow"><code>torch.nn.Module</code></a>، <a href="https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model" rel="nofollow"><code>tf.keras.Model</code></a> أو <a href="https://flax.readthedocs.io/en/latest/api_reference/flax.linen/module.html" rel="nofollow"><code>flax.linen.Module</code></a> . هذا يعني النماذج متوافقة مع كل استخدام لإطار العمل الخاص بها.',be,B,$e,nt,Me,at,_s="في هذه المرحلة، لديك نموذج DistilBERT الأساسي الذي يخرج <em>حالات الكامنة</em>. تُمرَّر هذه الحالات الكامنة كمدخلات لرأس النموذج لإنتاج  المخرجات النهائية. توفر مكتبة 🤗 Transformers رأس نموذج مختلف لكل مهمة طالما أن النموذج يدعم المهمة (أي لا يمكنك استخدام DistilBERT لمهمة تسلسل إلى تسلسل مثل الترجمة).",Je,q,Ue,pt,he,rt,ks='الفئة الأساسية الأخيرة التي تحتاجها قبل استخدام نموذج للبيانات النصية هي <a href="main_classes/tokenizer">مجزئ النصوص</a> لتحويل النص الخام إلى تنسورات  (tensors). هناك نوعان من المحولات الرموز التي يمكنك استخدامها مع 🤗 Transformers:',je,it,ws='<li><code>PreTrainedTokenizer</code>: تنفيذ Python لمجزئ النصوص.</li> <li><code>PreTrainedTokenizerFast</code>: مجزئ النصوص من مكتبة <a href="https://huggingface.co/docs/tokenizers/python/latest/" rel="nofollow">🤗 Tokenizer</a> المُبنية على لغة Rust.  هذا النوع من المجزئات أسرع بكثير، خاصةً عند معالجة دفعات النصوص، وذلك بفضل تصميمه بلغة Rust.  كما يوفر مجزئ النصوص السريع طرقًا إضافية مثل <em>مخطط الإزاحة</em> الذي يُطابق الرموز بكلماتها أو أحرفها الأصلية.</li>',Ve,mt,Es="يدعم كلا النوعين من المجزئات طرقًا شائعة مثل الترميز وفك الترميز، وإضافة رموز جديدة، وإدارة الرموز الخاصة.",Te,Y,Ce,ot,vs="إذا دربت مجزئ النصوص خاص بك، فيمكنك إنشاء واحد من <em>قاموسك</em>:```",Ze,ct,Re,ft,Ws="من المهم أن تتذكر أن قاموس مجزئ النصوص المُخصص سيكون مختلفًا عن قاموس مجزئ النصوص نموذج مُدرّب مسبقًا. يجب عليك استخدام قاموس نموذج مُدرّب مسبقًا إذا كنت تستخدم نموذجًا مُدرّبًا مسبقًا، وإلا فلن تكون المدخلات ذات معنى. قم بإنشاء مجزئ النصوص باستخدام قاموس نموذج مُدرّب مسبقًا باستخدام فئة <code>DistilBertTokenizer</code>:",_e,ut,ke,yt,Qs="قم بإنشاء مجزئ نصوص سريع باستخدام فئة <code>DistilBertTokenizerFast</code>:",we,gt,Ee,z,ve,dt,We,bt,Fs="يعالج معالج الصور بيانات الرؤية. وهو يرث من الفئة الأساسية <code>ImageProcessingMixin</code>.",Qe,$t,Gs='لبناء معالج صور خاص بالنموذج المستخدم، أنشئ مثلاً مُعالج  <code>ViTImageProcessor</code> افتراضيًا إذا كنت تستخدم <a href="model_doc/vit">ViT</a> لتصنيف الصور:',Fe,Mt,Ge,X,Ne,Jt,Ns="عدل أيًا من معلمات <code>ViTImageProcessor</code> لإنشاء معالج الصور المخصص الخاص بك:",Be,Ut,qe,ht,Ye,S,Bs='<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/Backbone.png"/>',ze,jt,qs="تتكون نماذج رؤية الحاسب من جزء أساسي، وجزء وسيط، وجزء معالجة نهائي. يستخرج الجزء الأساسي الميزات من صورة الإدخال، ويجمع الجزء الوسيط هذه الميزات المستخرجة ويعززها،  ويُستخدم الجزء  النهائي للمهمة الرئيسية (مثل اكتشاف الأجسام). ابدأ عبتهيئة الجزء الأساسي في تكوين النموذج وحدد ما إذا كنت تريد تحميل أوزان مدربة مسبقًا أو أوزانًا عشوائية. بعد ذلك، يمكنك تمرير تكوين النموذج إلى جزء المعالجة النهائي.",Xe,Vt,Ys='على سبيل المثال، لتحميل <a href="../model_doc/resnet">ResNet</a> backbone في نموذج <a href="../model_doc/maskformer">MaskFormer</a> مع رأس تجزئة مثيل:',Se,Tt,zs="قم بتعيين <code>use_pretrained_backbone=True</code> لتحميل الأوزان المسبقة التدريب لـ ResNet للعمود الفقري.",De,Ct,xe,Zt,Xs="قم بتعيين <code>use_pretrained_backbone=False</code> لتهيئة جزء ResNet الأساسي بشكل عشوائي.",Oe,Rt,He,_t,Ss="يمكنك أيضًا تحميل تكوين الجزء الأساسي بشكل منفصل، ثم تمريره إلى تكوين النموذج.```",Ie,kt,Le,wt,Ds='يتم تحميل نماذج <a href="https://hf.co/docs/timm/index" rel="nofollow">timm</a> داخل نموذج باستخدام <code>use_timm_backbone=True</code> أو باستخدام <code>TimmBackbone</code> و <code>TimmBackboneConfig</code>.',Pe,Et,xs="استخدم <code>use_timm_backbone=True</code> و <code>use_pretrained_backbone=True</code> لتحميل أوزان timm المُدرّبة مسبقًا للجزء الأساسي.",Ae,vt,Ke,Wt,Os="قم بتعيين <code>use_timm_backbone=True</code> و <code>use_pretrained_backbone=False</code> لتحميل عمود فقري timm مبدئي عشوائي.",ts,Qt,es,Ft,Hs="يمكنك أيضًا تحميل تكوين الجزء الأساسي واستخدامه لإنشاء <code>TimmBackbone</code> أو تمريره إلى تكوين النموذج. سيتم تحميلأوزان الجزء الأساسي لـ Timm المُدرّبة مسبقًا افتراضيًا. عيّن <code>use_pretrained_backbone=False</code> لتحميل الأوزان المبدئية العشوائية.",ss,Gt,ls,Nt,ns,Bt,Is="يقوم مُستخرج الميزات بمعالجة المدخلات الصوتية. يرث من فئة الأساس <code>FeatureExtractionMixin</code>، وقد يرث أيضًا من فئة <code>SequenceFeatureExtractor</code> لمعالجة المدخلات الصوتية.",as,qt,Ls='للاستخدام، قم بإنشاء مستخرج ميزات مرتبط بالنموذج الذي تستخدمه. على سبيل المثال، قم بإنشاء مستخرج ميزات Wav2Vec2 الافتراضي إذا كنت تستخدم <a href="model_doc/wav2vec2">Wav2Vec2</a> لتصنيف الصوت:',ps,Yt,rs,D,is,zt,Ps="قم بتعديل أي من معلمات <code>Wav2Vec2FeatureExtractor</code> لإنشاء مستخرج ميزات مخصص:",ms,Xt,os,St,cs,Dt,As="بالنسبة للنماذج التي تدعم مهام الوسائط المتعددة، توفر مكتبة 🤗 Transformers فئة معالج تجمع بفاعلية فئات المعالجة مثل مستخرج الميزات ومقسّم الرموز في كائن واحد. على سبيل المثال، دعنا نستخدم <code>Wav2Vec2Processor</code> لمهمة التعرف الآلي على الكلام (ASR). تقوم مهمة ASR بتحويل الصوت إلى نص، لذلك ستحتاج إلى مستخرج ميزات ومقسّم رموز.",fs,xt,Ks="قم بإنشاء مستخرج ميزات لمعالجة المدخلات الصوتية:",us,Ot,ys,Ht,tl="قم بإنشاء مقسّم رموز لمعالجة المدخلات النصية:",gs,It,ds,Lt,el="قم بدمج مستخرج الميزات ومقسّم الرموز في <code>Wav2Vec2Processor</code>:",bs,Pt,$s,At,sl="باستخدام فئتين أساسيتين - التكوين والنموذج - بالإضافة إلى فئة معالجة مسبق (مقسّم رموز أو معالج صورة أو مستخرج ميزات أو معالج)، يمكنك إنشاء أي من النماذج التي تدعمها مكتبة 🤗 Transformers. يمكن تكوين كل من هذه الفئات الأساسية، مما يسمح لك باستخدام السمات المطلوبة. يمكنك بسهولة تهيئة نموذج للتدريب أو تعديل نموذج مدرب مسبقاً لإجراء ضبط دقيق.",Ms,Kt,Js,le,Us;return U=new G({props:{title:"إنشاء بنية مخصصة",local:"إنشاء-بنية-مخصصة",headingTag:"h1"}}),v=new G({props:{title:"التكوين",local:"التكوين",headingTag:"h2"}}),x=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMERpc3RpbEJlcnRDb25maWclMEElMEFjb25maWclMjAlM0QlMjBEaXN0aWxCZXJ0Q29uZmlnKCklMEFwcmludChjb25maWcp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> DistilBertConfig

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>config = DistilBertConfig()
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-built_in">print</span>(config)
DistilBertConfig {
  <span class="hljs-string">&quot;activation&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;gelu&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;attention_dropout&quot;</span>: <span class="hljs-number">0.1</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;dim&quot;</span>: <span class="hljs-number">768</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;dropout&quot;</span>: <span class="hljs-number">0.1</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;hidden_dim&quot;</span>: <span class="hljs-number">3072</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;initializer_range&quot;</span>: <span class="hljs-number">0.02</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;max_position_embeddings&quot;</span>: <span class="hljs-number">512</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;model_type&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;distilbert&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;n_heads&quot;</span>: <span class="hljs-number">12</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;n_layers&quot;</span>: <span class="hljs-number">6</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;pad_token_id&quot;</span>: <span class="hljs-number">0</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;qa_dropout&quot;</span>: <span class="hljs-number">0.1</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;seq_classif_dropout&quot;</span>: <span class="hljs-number">0.2</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;sinusoidal_pos_embds&quot;</span>: false,
  <span class="hljs-string">&quot;transformers_version&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;4.16.2&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;vocab_size&quot;</span>: <span class="hljs-number">30522</span>
}`,wrap:!1}}),I=new C({props:{code:"bXlfY29uZmlnJTIwJTNEJTIwRGlzdGlsQmVydENvbmZpZyhhY3RpdmF0aW9uJTNEJTIycmVsdSUyMiUyQyUyMGF0dGVudGlvbl9kcm9wb3V0JTNEMC40KSUwQXByaW50KG15X2NvbmZpZyk=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>my_config = DistilBertConfig(activation=<span class="hljs-string">&quot;relu&quot;</span>, attention_dropout=<span class="hljs-number">0.4</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-built_in">print</span>(my_config)
DistilBertConfig {
  <span class="hljs-string">&quot;activation&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;relu&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;attention_dropout&quot;</span>: <span class="hljs-number">0.4</span>,
 `,wrap:!1}}),P=new C({props:{code:"bXlfY29uZmlnJTIwJTNEJTIwRGlzdGlsQmVydENvbmZpZy5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyZGlzdGlsYmVydCUyRmRpc3RpbGJlcnQtYmFzZS11bmNhc2VkJTIyJTJDJTIwYWN0aXZhdGlvbiUzRCUyMnJlbHUlMjIlMkMlMjBhdHRlbnRpb25fZHJvcG91dCUzRDAuNCk=",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>my_config = DistilBertConfig.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;distilbert/distilbert-base-uncased&quot;</span>, activation=<span class="hljs-string">&quot;relu&quot;</span>, attention_dropout=<span class="hljs-number">0.4</span>)',wrap:!1}}),K=new C({props:{code:"bXlfY29uZmlnLnNhdmVfcHJldHJhaW5lZChzYXZlX2RpcmVjdG9yeSUzRCUyMi4lMkZ5b3VyX21vZGVsX3NhdmVfcGF0aCUyMik=",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>my_config.save_pretrained(save_directory=<span class="hljs-string">&quot;./your_model_save_path&quot;</span>)',wrap:!1}}),et=new C({props:{code:"bXlfY29uZmlnJTIwJTNEJTIwRGlzdGlsQmVydENvbmZpZy5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyLiUyRnlvdXJfbW9kZWxfc2F2ZV9wYXRoJTJGY29uZmlnLmpzb24lMjIp",highlighted:'<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>my_config = DistilBertConfig.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;./your_model_save_path/config.json&quot;</span>)',wrap:!1}}),N=new ne({props:{$$slots:{default:[Ul]},$$scope:{ctx:Z}}}),st=new G({props:{title:"النموذج",local:"النموذج",headingTag:"h2"}}),B=new fl({props:{pytorch:!0,tensorflow:!0,jax:!1,$$slots:{tensorflow:[Tl],pytorch:[jl]},$$scope:{ctx:Z}}}),nt=new G({props:{title:"رؤوس النموذج",local:"رؤوس-النموذج",headingTag:"h3"}}),q=new fl({props:{pytorch:!0,tensorflow:!0,jax:!1,$$slots:{tensorflow:[_l],pytorch:[Zl]},$$scope:{ctx:Z}}}),pt=new G({props:{title:"مجزئ النصوص",local:"مجزئ-النصوص",headingTag:"h2"}}),Y=new ne({props:{warning:!0,$$slots:{default:[kl]},$$scope:{ctx:Z}}}),ct=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMERpc3RpbEJlcnRUb2tlbml6ZXIlMEElMEFteV90b2tlbml6ZXIlMjAlM0QlMjBEaXN0aWxCZXJ0VG9rZW5pemVyKHZvY2FiX2ZpbGUlM0QlMjJteV92b2NhYl9maWxlLnR4dCUyMiVEOCU4QyUyMGRvX2xvd2VyX2Nhc2UlM0RGYWxzZSVEOCU4QyUyMHBhZGRpbmdfc2lkZSUzRCUyMmxlZnQlMjIp",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> DistilBertTokenizer

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>my_tokenizer = DistilBertTokenizer(vocab_file=<span class="hljs-string">&quot;my_vocab_file.txt&quot;</span>، do_lower_case=<span class="hljs-literal">False</span>، padding_side=<span class="hljs-string">&quot;left&quot;</span>)`,wrap:!1}}),ut=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMERpc3RpbEJlcnRUb2tlbml6ZXIlMEElMEFzbG93X3Rva2VuaXplciUyMCUzRCUyMERpc3RpbEJlcnRUb2tlbml6ZXIuZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMmRpc3RpbGJlcnQlMkZkaXN0aWxiZXJ0LWJhc2UtdW5jYXNlZCUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> DistilBertTokenizer

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>slow_tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;distilbert/distilbert-base-uncased&quot;</span>)`,wrap:!1}}),gt=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMERpc3RpbEJlcnRUb2tlbml6ZXJGYXN0JTBBJTBBZmFzdF90b2tlbml6ZXIlMjAlM0QlMjBEaXN0aWxCZXJ0VG9rZW5pemVyRmFzdC5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyZGlzdGlsYmVydCUyRmRpc3RpbGJlcnQtYmFzZS11bmNhc2VkJTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> DistilBertTokenizerFast

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>fast_tokenizer = DistilBertTokenizerFast.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;distilbert/distilbert-base-uncased&quot;</span>)`,wrap:!1}}),z=new ne({props:{$$slots:{default:[wl]},$$scope:{ctx:Z}}}),dt=new G({props:{title:"معالج الصور",local:"معالج-الصور",headingTag:"h2"}}),Mt=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFZpVEltYWdlUHJvY2Vzc29yJTBBJTBBdml0X2V4dHJhY3RvciUyMCUzRCUyMFZpVEltYWdlUHJvY2Vzc29yKCklMEFwcmludCh2aXRfZXh0cmFjdG9yKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> ViTImageProcessor

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>vit_extractor = ViTImageProcessor()
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-built_in">print</span>(vit_extractor)
ViTImageProcessor {
  <span class="hljs-string">&quot;do_normalize&quot;</span>: true,
  <span class="hljs-string">&quot;do_resize&quot;</span>: true,
  <span class="hljs-string">&quot;image_processor_type&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;ViTImageProcessor&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;image_mean&quot;</span>: [
    <span class="hljs-number">0.5</span>,
    <span class="hljs-number">0.5</span>,
    <span class="hljs-number">0.5</span>
  ],
  <span class="hljs-string">&quot;image_std&quot;</span>: [
    <span class="hljs-number">0.5</span>,
    <span class="hljs-number">0.5</span>,
    <span class="hljs-number">0.5</span>
  ],
  <span class="hljs-string">&quot;resample&quot;</span>: <span class="hljs-number">2</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;size&quot;</span>: <span class="hljs-number">224</span>
}`,wrap:!1}}),X=new ne({props:{$$slots:{default:[El]},$$scope:{ctx:Z}}}),Ut=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFZpVEltYWdlUHJvY2Vzc29yJTBBJTBBbXlfdml0X2V4dHJhY3RvciUyMCUzRCUyMFZpVEltYWdlUHJvY2Vzc29yKHJlc2FtcGxlJTNEJTIyUElMLkltYWdlLkJPWCUyMiUyQyUyMGRvX25vcm1hbGl6ZSUzREZhbHNlJTJDJTIwaW1hZ2VfbWVhbiUzRCU1QjAuMyUyQyUyMDAuMyUyQyUyMDAuMyU1RCklMEFwcmludChteV92aXRfZXh0cmFjdG9yKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> ViTImageProcessor

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>my_vit_extractor = ViTImageProcessor(resample=<span class="hljs-string">&quot;PIL.Image.BOX&quot;</span>, do_normalize=<span class="hljs-literal">False</span>, image_mean=[<span class="hljs-number">0.3</span>, <span class="hljs-number">0.3</span>, <span class="hljs-number">0.3</span>])
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-built_in">print</span>(my_vit_extractor)
ViTImageProcessor {
  <span class="hljs-string">&quot;do_normalize&quot;</span>: false,
  <span class="hljs-string">&quot;do_resize&quot;</span>: true,
 <span class="hljs-string">&quot;image_processor_type&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;ViTImageProcessor&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;image_mean&quot;</span>: [
    <span class="hljs-number">0.3</span>,
    <span class="hljs-number">0.3</span>,
    <span class="hljs-number">0.3</span>
  ],
  <span class="hljs-string">&quot;image_std&quot;</span>: [
    <span class="hljs-number">0.5</span>,
    <span class="hljs-number">0.5</span>,
    <span class="hljs-number">0.5</span>
  ],
  <span class="hljs-string">&quot;resample&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;PIL.Image.BOX&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;size&quot;</span>: <span class="hljs-number">224</span>
}`,wrap:!1}}),ht=new G({props:{title:"العمود الفقري",local:"العمود-الفقري",headingTag:"h2"}}),Ct=new C({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> MaskFormerConfig, MaskFormerForInstanceSegmentation

config = MaskFormerConfig(backbone=<span class="hljs-string">&quot;microsoft/resnet-50&quot;</span>, use_pretrained_backbone=<span class="hljs-literal">True</span>) <span class="hljs-comment"># تكوين الجزء الأساسي والجزء الوسيط</span>
model = MaskFormerForInstanceSegmentation(config) <span class="hljs-comment"># جزء المعالجة النهائي</span>`,wrap:!1}}),Rt=new C({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> MaskFormerConfig, MaskFormerForInstanceSegmentation

config = MaskFormerConfig(backbone=<span class="hljs-string">&quot;microsoft/resnet-50&quot;</span>, use_pretrained_backbone=<span class="hljs-literal">False</span>) <span class="hljs-comment"># تكوين الجزء الأساسي والجزء الوسيط</span>
model = MaskFormerForInstanceSegmentation(config) <span class="hljs-comment"># جزء المعالجة النهائي</span>`,wrap:!1}}),kt=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyME1hc2tGb3JtZXJDb25maWclMkMlMjBNYXNrRm9ybWVyRm9ySW5zdGFuY2VTZWdtZW50YXRpb24lMkMlMjBSZXNOZXRDb25maWclMEElMEFiYWNrYm9uZV9jb25maWclMjAlM0QlMjBSZXNOZXRDb25maWcoKSUwQWNvbmZpZyUyMCUzRCUyME1hc2tGb3JtZXJDb25maWcoYmFja2JvbmVfY29uZmlnJTNEYmFja2JvbmVfY29uZmlnKSUwQW1vZGVsJTIwJTNEJTIwTWFza0Zvcm1lckZvckluc3RhbmNlU2VnbWVudGF0aW9uKGNvbmZpZyk=",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> MaskFormerConfig, MaskFormerForInstanceSegmentation, ResNetConfig

backbone_config = ResNetConfig()
config = MaskFormerConfig(backbone_config=backbone_config)
model = MaskFormerForInstanceSegmentation(config)`,wrap:!1}}),vt=new C({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> MaskFormerConfig, MaskFormerForInstanceSegmentation

config = MaskFormerConfig(backbone=<span class="hljs-string">&quot;resnet50&quot;</span>, use_pretrained_backbone=<span class="hljs-literal">True</span>, use_timm_backbone=<span class="hljs-literal">True</span>) <span class="hljs-comment"># تكوين الجزء الأساسي والجزء الوسيط</span>
model = MaskFormerForInstanceSegmentation(config) <span class="hljs-comment"># جزء المعالجة النهائي</span>`,wrap:!1}}),Qt=new C({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> MaskFormerConfig, MaskFormerForInstanceSegmentation

config = MaskFormerConfig(backbone=<span class="hljs-string">&quot;resnet50&quot;</span>, use_pretrained_backbone=<span class="hljs-literal">False</span>, use_timm_backbone=<span class="hljs-literal">True</span>) <span class="hljs-comment"># تكوين الجزء الأساسي والجزء الوسيط</span>
model = MaskFormerForInstanceSegmentation(config) <span class="hljs-comment"># جزء المعالجة النهائي</span>`,wrap:!1}}),Gt=new C({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> TimmBackboneConfig, TimmBackbone

backbone_config = TimmBackboneConfig(<span class="hljs-string">&quot;resnet50&quot;</span>, use_pretrained_backbone=<span class="hljs-literal">False</span>)

<span class="hljs-comment"># قم بإنشاء مثيل من العمود الفقري</span>
backbone = TimmBackbone(config=backbone_config)

<span class="hljs-comment"># قم بإنشاء نموذج باستخدام عمود فقري timm</span>
<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> MaskFormerConfig, MaskFormerForInstanceSegmentation

config = MaskFormerConfig(backbone_config=backbone_config)
model = MaskFormerForInstanceSegmentation(config)`,wrap:!1}}),Nt=new G({props:{title:"مستخرج الميزات",local:"مستخرج-الميزات",headingTag:"h2"}}),Yt=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFdhdjJWZWMyRmVhdHVyZUV4dHJhY3RvciUwQSUwQXcydjJfZXh0cmFjdG9yJTIwJTNEJTIwV2F2MlZlYzJGZWF0dXJlRXh0cmFjdG9yKCklMEFwcmludCh3MnYyX2V4dHJhY3Rvcik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> Wav2Vec2FeatureExtractor

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>w2v2_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor()
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-built_in">print</span>(w2v2_extractor)
Wav2Vec2FeatureExtractor {
  <span class="hljs-string">&quot;do_normalize&quot;</span>: true,
  <span class="hljs-string">&quot;feature_extractor_type&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;Wav2Vec2FeatureExtractor&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;feature_size&quot;</span>: <span class="hljs-number">1</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;padding_side&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;right&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;padding_value&quot;</span>: <span class="hljs-number">0.0</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;return_attention_mask&quot;</span>: false,
  <span class="hljs-string">&quot;sampling_rate&quot;</span>: <span class="hljs-number">16000</span>
}`,wrap:!1}}),D=new ne({props:{$$slots:{default:[vl]},$$scope:{ctx:Z}}}),Xt=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFdhdjJWZWMyRmVhdHVyZUV4dHJhY3RvciUwQSUwQXcydjJfZXh0cmFjdG9yJTIwJTNEJTIwV2F2MlZlYzJGZWF0dXJlRXh0cmFjdG9yKHNhbXBsaW5nX3JhdGUlM0Q4MDAwJUQ4JThDJTIwZG9fbm9ybWFsaXplJTNERmFsc2UpJTBBcHJpbnQodzJ2Ml9leHRyYWN0b3Ip",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> Wav2Vec2FeatureExtractor

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>w2v2_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor(sampling_rate=<span class="hljs-number">8000</span>، do_normalize=<span class="hljs-literal">False</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-built_in">print</span>(w2v2_extractor)
Wav2Vec2FeatureExtractor {
  <span class="hljs-string">&quot;do_normalize&quot;</span>: false,
  <span class="hljs-string">&quot;feature_extractor_type&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;Wav2Vec2FeatureExtractor&quot;</span>،
  <span class="hljs-string">&quot;feature_size&quot;</span>: <span class="hljs-number">1</span>،
  <span class="hljs-string">&quot;padding_side&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;right&quot;</span>،
  <span class="hljs-string">&quot;padding_value&quot;</span>: <span class="hljs-number">0.0</span>،
  <span class="hljs-string">&quot;return_attention_mask&quot;</span>: false،
  <span class="hljs-string">&quot;sampling_rate&quot;</span>: <span class="hljs-number">8000</span>
}`,wrap:!1}}),St=new G({props:{title:"المعالج",local:"المعالج",headingTag:"h2"}}),Ot=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFdhdjJWZWMyRmVhdHVyZUV4dHJhY3RvciUwQSUwQWZlYXR1cmVfZXh0cmFjdG9yJTIwJTNEJTIwV2F2MlZlYzJGZWF0dXJlRXh0cmFjdG9yKHBhZGRpbmdfdmFsdWUlM0QxLjAlMkMlMjBkb19ub3JtYWxpemUlM0RUcnVlKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> Wav2Vec2FeatureExtractor

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>feature_extractor = Wav2Vec2FeatureExtractor(padding_value=<span class="hljs-number">1.0</span>, do_normalize=<span class="hljs-literal">True</span>)`,wrap:!1}}),It=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFdhdjJWZWMyQ1RDVG9rZW5pemVyJTBBJTBBdG9rZW5pemVyJTIwJTNEJTIwV2F2MlZlYzJDVENUb2tlbml6ZXIodm9jYWJfZmlsZSUzRCUyMm15X3ZvY2FiX2ZpbGUudHh0JTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> Wav2Vec2CTCTokenizer

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tokenizer = Wav2Vec2CTCTokenizer(vocab_file=<span class="hljs-string">&quot;my_vocab_file.txt&quot;</span>)`,wrap:!1}}),Pt=new C({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMFdhdjJWZWMyUHJvY2Vzc29yJTBBJTBBcHJvY2Vzc29yJTIwJTNEJTIwV2F2MlZlYzJQcm9jZXNzb3IoZmVhdHVyZV9leHRyYWN0b3IlM0RmZWF0dXJlX2V4dHJhY3RvciUyQyUyMHRva2VuaXplciUzRHRva2VuaXplcik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> Wav2Vec2Processor

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>processor = Wav2Vec2Processor(feature_extractor=feature_extractor, tokenizer=tokenizer)`,wrap:!1}}),Kt=new Jl({props:{source:"https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/docs/source/ar/create_a_model.md"}}),{c(){n=f("meta"),o=a(),r=f("p"),c=a(),y(U.$$.fragment),h=a(),E=f("p"),E.innerHTML=_,j=a(),R=f("ul"),R.innerHTML=m,V=a(),y(v.$$.fragment),k=a(),Q=f("p"),Q.innerHTML=F,w=a(),W=f("p"),W.innerHTML=i,T=a(),y(x.$$.fragment),ae=a(),O=f("p"),O.innerHTML=js,pe=a(),H=f("ul"),H.innerHTML=Vs,re=a(),y(I.$$.fragment),ie=a(),L=f("p"),L.innerHTML=Ts,me=a(),y(P.$$.fragment),oe=a(),A=f("p"),A.innerHTML=Cs,ce=a(),y(K.$$.fragment),fe=a(),tt=f("p"),tt.innerHTML=Zs,ue=a(),y(et.$$.fragment),ye=a(),y(N.$$.fragment),ge=a(),y(st.$$.fragment),de=a(),lt=f("p"),lt.innerHTML=Rs,be=a(),y(B.$$.fragment),$e=a(),y(nt.$$.fragment),Me=a(),at=f("p"),at.innerHTML=_s,Je=a(),y(q.$$.fragment),Ue=a(),y(pt.$$.fragment),he=a(),rt=f("p"),rt.innerHTML=ks,je=a(),it=f("ul"),it.innerHTML=ws,Ve=a(),mt=f("p"),mt.textContent=Es,Te=a(),y(Y.$$.fragment),Ce=a(),ot=f("p"),ot.innerHTML=vs,Ze=a(),y(ct.$$.fragment),Re=a(),ft=f("p"),ft.innerHTML=Ws,_e=a(),y(ut.$$.fragment),ke=a(),yt=f("p"),yt.innerHTML=Qs,we=a(),y(gt.$$.fragment),Ee=a(),y(z.$$.fragment),ve=a(),y(dt.$$.fragment),We=a(),bt=f("p"),bt.innerHTML=Fs,Qe=a(),$t=f("p"),$t.innerHTML=Gs,Fe=a(),y(Mt.$$.fragment),Ge=a(),y(X.$$.fragment),Ne=a(),Jt=f("p"),Jt.innerHTML=Ns,Be=a(),y(Ut.$$.fragment),qe=a(),y(ht.$$.fragment),Ye=a(),S=f("div"),S.innerHTML=Bs,ze=a(),jt=f("p"),jt.textContent=qs,Xe=a(),Vt=f("p"),Vt.innerHTML=Ys,Se=te(`
<hfoptions id="backbone">
<hfoption id="pretrained weights">
`),Tt=f("p"),Tt.innerHTML=zs,De=a(),y(Ct.$$.fragment),xe=te(`
</hfoption>
<hfoption id="random weights">
`),Zt=f("p"),Zt.innerHTML=Xs,Oe=a(),y(Rt.$$.fragment),He=a(),_t=f("p"),_t.textContent=Ss,Ie=a(),y(kt.$$.fragment),Le=te(`
</hfoption>
<hfoption id="timm backbone">
`),wt=f("p"),wt.innerHTML=Ds,Pe=a(),Et=f("p"),Et.innerHTML=xs,Ae=a(),y(vt.$$.fragment),Ke=a(),Wt=f("p"),Wt.innerHTML=Os,ts=a(),y(Qt.$$.fragment),es=a(),Ft=f("p"),Ft.innerHTML=Hs,ss=a(),y(Gt.$$.fragment),ls=a(),y(Nt.$$.fragment),ns=a(),Bt=f("p"),Bt.innerHTML=Is,as=a(),qt=f("p"),qt.innerHTML=Ls,ps=a(),y(Yt.$$.fragment),rs=a(),y(D.$$.fragment),is=a(),zt=f("p"),zt.innerHTML=Ps,ms=a(),y(Xt.$$.fragment),os=a(),y(St.$$.fragment),cs=a(),Dt=f("p"),Dt.innerHTML=As,fs=a(),xt=f("p"),xt.textContent=Ks,us=a(),y(Ot.$$.fragment),ys=a(),Ht=f("p"),Ht.textContent=tl,gs=a(),y(It.$$.fragment),ds=a(),Lt=f("p"),Lt.innerHTML=el,bs=a(),y(Pt.$$.fragment),$s=a(),At=f("p"),At.textContent=sl,Ms=a(),y(Kt.$$.fragment),Js=a(),le=f("p"),this.h()},l(t){const e=bl("svelte-u9bgzb",document.head);n=u(e,"META",{name:!0,content:!0}),e.forEach(s),o=p(t),r=u(t,"P",{}),ol(r).forEach(s),c=p(t),g(U.$$.fragment,t),h=p(t),E=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(E)!=="svelte-br5mxa"&&(E.innerHTML=_),j=p(t),R=u(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),d(R)!=="svelte-1bw29r7"&&(R.innerHTML=m),V=p(t),g(v.$$.fragment,t),k=p(t),Q=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(Q)!=="svelte-wbuua0"&&(Q.innerHTML=F),w=p(t),W=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(W)!=="svelte-i1lhqk"&&(W.innerHTML=i),T=p(t),g(x.$$.fragment,t),ae=p(t),O=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(O)!=="svelte-1d2xih8"&&(O.innerHTML=js),pe=p(t),H=u(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),d(H)!=="svelte-13gs0y3"&&(H.innerHTML=Vs),re=p(t),g(I.$$.fragment,t),ie=p(t),L=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(L)!=="svelte-1wtye42"&&(L.innerHTML=Ts),me=p(t),g(P.$$.fragment,t),oe=p(t),A=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(A)!=="svelte-1v9ynto"&&(A.innerHTML=Cs),ce=p(t),g(K.$$.fragment,t),fe=p(t),tt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(tt)!=="svelte-1syuils"&&(tt.innerHTML=Zs),ue=p(t),g(et.$$.fragment,t),ye=p(t),g(N.$$.fragment,t),ge=p(t),g(st.$$.fragment,t),de=p(t),lt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(lt)!=="svelte-f32xk1"&&(lt.innerHTML=Rs),be=p(t),g(B.$$.fragment,t),$e=p(t),g(nt.$$.fragment,t),Me=p(t),at=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(at)!=="svelte-1i9fsj3"&&(at.innerHTML=_s),Je=p(t),g(q.$$.fragment,t),Ue=p(t),g(pt.$$.fragment,t),he=p(t),rt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(rt)!=="svelte-1ph2atu"&&(rt.innerHTML=ks),je=p(t),it=u(t,"UL",{"data-svelte-h":!0}),d(it)!=="svelte-14jw5sp"&&(it.innerHTML=ws),Ve=p(t),mt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(mt)!=="svelte-tpjd1p"&&(mt.textContent=Es),Te=p(t),g(Y.$$.fragment,t),Ce=p(t),ot=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(ot)!=="svelte-16rqfn1"&&(ot.innerHTML=vs),Ze=p(t),g(ct.$$.fragment,t),Re=p(t),ft=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(ft)!=="svelte-1qmgr5s"&&(ft.innerHTML=Ws),_e=p(t),g(ut.$$.fragment,t),ke=p(t),yt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(yt)!=="svelte-14x8a5n"&&(yt.innerHTML=Qs),we=p(t),g(gt.$$.fragment,t),Ee=p(t),g(z.$$.fragment,t),ve=p(t),g(dt.$$.fragment,t),We=p(t),bt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(bt)!=="svelte-10s17yw"&&(bt.innerHTML=Fs),Qe=p(t),$t=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d($t)!=="svelte-qmaa5v"&&($t.innerHTML=Gs),Fe=p(t),g(Mt.$$.fragment,t),Ge=p(t),g(X.$$.fragment,t),Ne=p(t),Jt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(Jt)!=="svelte-1ab4bnc"&&(Jt.innerHTML=Ns),Be=p(t),g(Ut.$$.fragment,t),qe=p(t),g(ht.$$.fragment,t),Ye=p(t),S=u(t,"DIV",{style:!0,"data-svelte-h":!0}),d(S)!=="svelte-ymdemd"&&(S.innerHTML=Bs),ze=p(t),jt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(jt)!=="svelte-146fw7o"&&(jt.textContent=qs),Xe=p(t),Vt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(Vt)!=="svelte-z9l6fw"&&(Vt.innerHTML=Ys),Se=ee(t,`
<hfoptions id="backbone">
<hfoption id="pretrained weights">
`),Tt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(Tt)!=="svelte-a0xzn1"&&(Tt.innerHTML=zs),De=p(t),g(Ct.$$.fragment,t),xe=ee(t,`
</hfoption>
<hfoption id="random weights">
`),Zt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(Zt)!=="svelte-rgqo3l"&&(Zt.innerHTML=Xs),Oe=p(t),g(Rt.$$.fragment,t),He=p(t),_t=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(_t)!=="svelte-54momd"&&(_t.textContent=Ss),Ie=p(t),g(kt.$$.fragment,t),Le=ee(t,`
</hfoption>
<hfoption id="timm backbone">
`),wt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(wt)!=="svelte-dgxh2i"&&(wt.innerHTML=Ds),Pe=p(t),Et=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(Et)!=="svelte-7b12xv"&&(Et.innerHTML=xs),Ae=p(t),g(vt.$$.fragment,t),Ke=p(t),Wt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(Wt)!=="svelte-1q8pc52"&&(Wt.innerHTML=Os),ts=p(t),g(Qt.$$.fragment,t),es=p(t),Ft=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(Ft)!=="svelte-pv3pkx"&&(Ft.innerHTML=Hs),ss=p(t),g(Gt.$$.fragment,t),ls=p(t),g(Nt.$$.fragment,t),ns=p(t),Bt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(Bt)!=="svelte-1ll0mug"&&(Bt.innerHTML=Is),as=p(t),qt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(qt)!=="svelte-1vhigqf"&&(qt.innerHTML=Ls),ps=p(t),g(Yt.$$.fragment,t),rs=p(t),g(D.$$.fragment,t),is=p(t),zt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(zt)!=="svelte-tpwt49"&&(zt.innerHTML=Ps),ms=p(t),g(Xt.$$.fragment,t),os=p(t),g(St.$$.fragment,t),cs=p(t),Dt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(Dt)!=="svelte-15b4x6e"&&(Dt.innerHTML=As),fs=p(t),xt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(xt)!=="svelte-1kpvdca"&&(xt.textContent=Ks),us=p(t),g(Ot.$$.fragment,t),ys=p(t),Ht=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(Ht)!=="svelte-eq4jol"&&(Ht.textContent=tl),gs=p(t),g(It.$$.fragment,t),ds=p(t),Lt=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(Lt)!=="svelte-1h7tkpu"&&(Lt.innerHTML=el),bs=p(t),g(Pt.$$.fragment,t),$s=p(t),At=u(t,"P",{"data-svelte-h":!0}),d(At)!=="svelte-psx39e"&&(At.textContent=sl),Ms=p(t),g(Kt.$$.fragment,t),Js=p(t),le=u(t,"P",{}),ol(le).forEach(s),this.h()},h(){cl(n,"name","hf:doc:metadata"),cl(n,"content",Ql),$l(S,"text-align","center")},m(t,e){Ml(document.head,n),l(t,o,e),l(t,r,e),l(t,c,e),b(U,t,e),l(t,h,e),l(t,E,e),l(t,j,e),l(t,R,e),l(t,V,e),b(v,t,e),l(t,k,e),l(t,Q,e),l(t,w,e),l(t,W,e),l(t,T,e),b(x,t,e),l(t,ae,e),l(t,O,e),l(t,pe,e),l(t,H,e),l(t,re,e),b(I,t,e),l(t,ie,e),l(t,L,e),l(t,me,e),b(P,t,e),l(t,oe,e),l(t,A,e),l(t,ce,e),b(K,t,e),l(t,fe,e),l(t,tt,e),l(t,ue,e),b(et,t,e),l(t,ye,e),b(N,t,e),l(t,ge,e),b(st,t,e),l(t,de,e),l(t,lt,e),l(t,be,e),b(B,t,e),l(t,$e,e),b(nt,t,e),l(t,Me,e),l(t,at,e),l(t,Je,e),b(q,t,e),l(t,Ue,e),b(pt,t,e),l(t,he,e),l(t,rt,e),l(t,je,e),l(t,it,e),l(t,Ve,e),l(t,mt,e),l(t,Te,e),b(Y,t,e),l(t,Ce,e),l(t,ot,e),l(t,Ze,e),b(ct,t,e),l(t,Re,e),l(t,ft,e),l(t,_e,e),b(ut,t,e),l(t,ke,e),l(t,yt,e),l(t,we,e),b(gt,t,e),l(t,Ee,e),b(z,t,e),l(t,ve,e),b(dt,t,e),l(t,We,e),l(t,bt,e),l(t,Qe,e),l(t,$t,e),l(t,Fe,e),b(Mt,t,e),l(t,Ge,e),b(X,t,e),l(t,Ne,e),l(t,Jt,e),l(t,Be,e),b(Ut,t,e),l(t,qe,e),b(ht,t,e),l(t,Ye,e),l(t,S,e),l(t,ze,e),l(t,jt,e),l(t,Xe,e),l(t,Vt,e),l(t,Se,e),l(t,Tt,e),l(t,De,e),b(Ct,t,e),l(t,xe,e),l(t,Zt,e),l(t,Oe,e),b(Rt,t,e),l(t,He,e),l(t,_t,e),l(t,Ie,e),b(kt,t,e),l(t,Le,e),l(t,wt,e),l(t,Pe,e),l(t,Et,e),l(t,Ae,e),b(vt,t,e),l(t,Ke,e),l(t,Wt,e),l(t,ts,e),b(Qt,t,e),l(t,es,e),l(t,Ft,e),l(t,ss,e),b(Gt,t,e),l(t,ls,e),b(Nt,t,e),l(t,ns,e),l(t,Bt,e),l(t,as,e),l(t,qt,e),l(t,ps,e),b(Yt,t,e),l(t,rs,e),b(D,t,e),l(t,is,e),l(t,zt,e),l(t,ms,e),b(Xt,t,e),l(t,os,e),b(St,t,e),l(t,cs,e),l(t,Dt,e),l(t,fs,e),l(t,xt,e),l(t,us,e),b(Ot,t,e),l(t,ys,e),l(t,Ht,e),l(t,gs,e),b(It,t,e),l(t,ds,e),l(t,Lt,e),l(t,bs,e),b(Pt,t,e),l(t,$s,e),l(t,At,e),l(t,Ms,e),b(Kt,t,e),l(t,Js,e),l(t,le,e),Us=!0},p(t,[e]){const ll={};e&2&&(ll.$$scope={dirty:e,ctx:t}),N.$set(ll);const nl={};e&2&&(nl.$$scope={dirty:e,ctx:t}),B.$set(nl);const al={};e&2&&(al.$$scope={dirty:e,ctx:t}),q.$set(al);const pl={};e&2&&(pl.$$scope={dirty:e,ctx:t}),Y.$set(pl);const rl={};e&2&&(rl.$$scope={dirty:e,ctx:t}),z.$set(rl);const il={};e&2&&(il.$$scope={dirty:e,ctx:t}),X.$set(il);const ml={};e&2&&(ml.$$scope={dirty:e,ctx:t}),D.$set(ml)},i(t){Us||($(U.$$.fragment,t),$(v.$$.fragment,t),$(x.$$.fragment,t),$(I.$$.fragment,t),$(P.$$.fragment,t),$(K.$$.fragment,t),$(et.$$.fragment,t),$(N.$$.fragment,t),$(st.$$.fragment,t),$(B.$$.fragment,t),$(nt.$$.fragment,t),$(q.$$.fragment,t),$(pt.$$.fragment,t),$(Y.$$.fragment,t),$(ct.$$.fragment,t),$(ut.$$.fragment,t),$(gt.$$.fragment,t),$(z.$$.fragment,t),$(dt.$$.fragment,t),$(Mt.$$.fragment,t),$(X.$$.fragment,t),$(Ut.$$.fragment,t),$(ht.$$.fragment,t),$(Ct.$$.fragment,t),$(Rt.$$.fragment,t),$(kt.$$.fragment,t),$(vt.$$.fragment,t),$(Qt.$$.fragment,t),$(Gt.$$.fragment,t),$(Nt.$$.fragment,t),$(Yt.$$.fragment,t),$(D.$$.fragment,t),$(Xt.$$.fragment,t),$(St.$$.fragment,t),$(Ot.$$.fragment,t),$(It.$$.fragment,t),$(Pt.$$.fragment,t),$(Kt.$$.fragment,t),Us=!0)},o(t){M(U.$$.fragment,t),M(v.$$.fragment,t),M(x.$$.fragment,t),M(I.$$.fragment,t),M(P.$$.fragment,t),M(K.$$.fragment,t),M(et.$$.fragment,t),M(N.$$.fragment,t),M(st.$$.fragment,t),M(B.$$.fragment,t),M(nt.$$.fragment,t),M(q.$$.fragment,t),M(pt.$$.fragment,t),M(Y.$$.fragment,t),M(ct.$$.fragment,t),M(ut.$$.fragment,t),M(gt.$$.fragment,t),M(z.$$.fragment,t),M(dt.$$.fragment,t),M(Mt.$$.fragment,t),M(X.$$.fragment,t),M(Ut.$$.fragment,t),M(ht.$$.fragment,t),M(Ct.$$.fragment,t),M(Rt.$$.fragment,t),M(kt.$$.fragment,t),M(vt.$$.fragment,t),M(Qt.$$.fragment,t),M(Gt.$$.fragment,t),M(Nt.$$.fragment,t),M(Yt.$$.fragment,t),M(D.$$.fragment,t),M(Xt.$$.fragment,t),M(St.$$.fragment,t),M(Ot.$$.fragment,t),M(It.$$.fragment,t),M(Pt.$$.fragment,t),M(Kt.$$.fragment,t),Us=!1},d(t){t&&(s(o),s(r),s(c),s(h),s(E),s(j),s(R),s(V),s(k),s(Q),s(w),s(W),s(T),s(ae),s(O),s(pe),s(H),s(re),s(ie),s(L),s(me),s(oe),s(A),s(ce),s(fe),s(tt),s(ue),s(ye),s(ge),s(de),s(lt),s(be),s($e),s(Me),s(at),s(Je),s(Ue),s(he),s(rt),s(je),s(it),s(Ve),s(mt),s(Te),s(Ce),s(ot),s(Ze),s(Re),s(ft),s(_e),s(ke),s(yt),s(we),s(Ee),s(ve),s(We),s(bt),s(Qe),s($t),s(Fe),s(Ge),s(Ne),s(Jt),s(Be),s(qe),s(Ye),s(S),s(ze),s(jt),s(Xe),s(Vt),s(Se),s(Tt),s(De),s(xe),s(Zt),s(Oe),s(He),s(_t),s(Ie),s(Le),s(wt),s(Pe),s(Et),s(Ae),s(Ke),s(Wt),s(ts),s(es),s(Ft),s(ss),s(ls),s(ns),s(Bt),s(as),s(qt),s(ps),s(rs),s(is),s(zt),s(ms),s(os),s(cs),s(Dt),s(fs),s(xt),s(us),s(ys),s(Ht),s(gs),s(ds),s(Lt),s(bs),s($s),s(At),s(Ms),s(Js),s(le)),s(n),J(U,t),J(v,t),J(x,t),J(I,t),J(P,t),J(K,t),J(et,t),J(N,t),J(st,t),J(B,t),J(nt,t),J(q,t),J(pt,t),J(Y,t),J(ct,t),J(ut,t),J(gt,t),J(z,t),J(dt,t),J(Mt,t),J(X,t),J(Ut,t),J(ht,t),J(Ct,t),J(Rt,t),J(kt,t),J(vt,t),J(Qt,t),J(Gt,t),J(Nt,t),J(Yt,t),J(D,t),J(Xt,t),J(St,t),J(Ot,t),J(It,t),J(Pt,t),J(Kt,t)}}}const Ql='{"title":"إنشاء بنية مخصصة","local":"إنشاء-بنية-مخصصة","sections":[{"title":"التكوين","local":"التكوين","sections":[],"depth":2},{"title":"النموذج","local":"النموذج","sections":[{"title":"رؤوس النموذج","local":"رؤوس-النموذج","sections":[],"depth":3}],"depth":2},{"title":"مجزئ النصوص","local":"مجزئ-النصوص","sections":[],"depth":2},{"title":"معالج الصور","local":"معالج-الصور","sections":[],"depth":2},{"title":"العمود الفقري","local":"العمود-الفقري","sections":[],"depth":2},{"title":"مستخرج الميزات","local":"مستخرج-الميزات","sections":[],"depth":2},{"title":"المعالج","local":"المعالج","sections":[],"depth":2}],"depth":1}';function Fl(Z){return yl(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class Xl extends gl{constructor(n){super(),dl(this,n,Fl,Wl,ul,{})}}export{Xl as component};
