{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "a5520c44",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Как оценить результат обучения\n",
    "Лекция 02 · Новый самостоятельный блокнот\n",
    "\n",
    "Начинаем с пустого ядра. Переменные и ячейки прошлого занятия не нужны: заново загрузим модель и сохранённый адаптер. Обучать его повторно не будем.\n",
    "\n",
    "**На занятии создаём свой блокнот:** создайте папку `lecture02`, откройте её в Jupyter, создайте Python-блокнот и сохраните как `evaluation.ipynb`. Из `lecture02-adapter.zip` положите папку `pirate-adapter` прямо рядом с ним. Внутри нужны `adapter_config.json` и `adapter_model.safetensors`: это результат уже выполненного обучения. До первого запуска другие файлы не нужны.\n",
    "\n",
    "Выберите подготовленное окружение курса: Python 3.11, torch 2.5.1+cu121, transformers 4.57.1, peft 0.17.1, sentencepiece 0.2.1, CUDA. Если создаёте окружение заново, установите зависимости до запуска ячеек. Для другого оборудования окружение и устройство выбираются отдельно.\n",
    "\n",
    "Этот полный блокнот — справочный материал со всеми ячейками по порядку. На лекции переносим код со слайдов в свой новый блокнот. Qwen (около 3 ГБ) и, когда он понадобится, переводчик (около 307 МБ) скачиваются кодом в кэш Hugging Face. Позже, на шаге с контрольными вопросами, сохраните `cases.json` рядом с вашим блокнотом. `03_evaluate.executed.ipynb` содержит авторский запуск."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "d67fa792",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (LLM course)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}