SUMIN/HuggingFace_transformer
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[Docs] Add missing language options and fix broken links (#28852)

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* Add missing entries to the language selector

* Add links to the Colab and AWS Studio notebooks for ONNX

* Use anchor links in CONTRIBUTING.md

* Fix broken hyperlinks due to spaces

* Fix links to OpenAI research articles

* Remove confusing footnote symbols from author names, as they are also considered invalid markup
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Klaus Hipp
2024-02-06 21:01:01 +01:00
committed by GitHub
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commit 1c31b7aa3b
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@@ -331,7 +331,7 @@ Todos os modelos de 🤗 Transformers (PyTorch ou TensorFlow) geram tensores *an
</Tip>
Os modelos são um standard [`torch.nn.Module`](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) ou um [`tf.keras.Model`](https: //www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model) para que você possa usá-los em seu loop de treinamento habitual. No entanto, para facilitar as coisas, 🤗 Transformers fornece uma classe [`Trainer`] para PyTorch que adiciona funcionalidade para treinamento distribuído, precisão mista e muito mais. Para o TensorFlow, você pode usar o método `fit` de [Keras](https://keras.io/). Consulte o [tutorial de treinamento](./training) para obter mais detalhes.
Os modelos são um standard [`torch.nn.Module`](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) ou um [`tf.keras.Model`](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model) para que você possa usá-los em seu loop de treinamento habitual. No entanto, para facilitar as coisas, 🤗 Transformers fornece uma classe [`Trainer`] para PyTorch que adiciona funcionalidade para treinamento distribuído, precisão mista e muito mais. Para o TensorFlow, você pode usar o método `fit` de [Keras](https://keras.io/). Consulte o [tutorial de treinamento](./training) para obter mais detalhes.
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