zh-CN - Chapter 7,8,9finished

chapters/zh-CN/_toctree.yml

@@ -63,15 +63,15 @@
   - local: chapter3/6
     title: 章末小测验
     quiz: 3
-
-- title: 4. 共享 models 和 tokenizers
+    
+- title: 4. 分享你的模型和标记器
   sections:
   - local: chapter4/1
     title: The Hugging Face Hub
   - local: chapter4/2
     title: 使用预训练的模型
   - local: chapter4/3
-    title: 共享预训练模型
+    title: 分享预训练的模型
   - local: chapter4/4
     title: 构建模型卡片
   - local: chapter4/5
@@ -99,6 +99,7 @@
   - local: chapter5/8
     title: 章末小测验
     quiz: 5
+
 - title: 6. 🤗 Tokenizers库
   sections:
   - local: chapter6/1
@@ -123,4 +124,74 @@
     title: 标记器，回顾！
   - local: chapter6/10
     title: 章末小测验
-    quiz: 6
+    quiz: 6
+
+- title: 7. 主要的 NLP 任务
+  sections:
+  - local: chapter7/1
+    title: 章节简介
+  - local: chapter7/2
+    title: 标记（token）分类
+  - local: chapter7/3
+    title: 微调一个掩码（mask）语言模型
+  - local: chapter7/4
+    title: 翻译
+  - local: chapter7/5
+    title: 文本摘要
+  - local: chapter7/6
+    title: 从头开始训练因果语言模型
+  - local: chapter7/7
+    title: 问答系统
+  - local: chapter7/8
+    title: 掌握 NLP
+  - local: chapter7/9
+    title: 章节测验
+    quiz: 7
+
+- title: 8. 如何寻求帮助
+  sections:
+  - local: chapter8/1
+    title: 章节简介
+  - local: chapter8/2
+    title: 出现错误时该怎么办
+  - local: chapter8/3
+    title: 在论坛上寻求帮助
+  - local: chapter8/4
+    title: 调试训练管道
+    local_fw: { pt: chapter8/4, tf: chapter8/4_tf }
+  - local: chapter8/5
+    title: 如何提出一个好的问题
+  - local: chapter8/6
+    title: Part 2 完结!
+  - local: chapter8/7
+    title: 章节测验
+    quiz: 8
+
+- title: 9. 构建并分享你的模型
+  new: true
+  subtitle: 我训练了一个模型，但我该如何展示它呢？
+  sections:
+  - local: chapter9/1
+    title: Gradio 简介
+  - local: chapter9/2
+    title: 构建你的第一个演示
+  - local: chapter9/3
+    title: 了解接口类
+  - local: chapter9/4
+    title: 与他人分享演示
+  - local: chapter9/5
+    title: 与 Hugging Face Hub 整合
+  - local: chapter9/6
+    title: 高级界面功能
+  - local: chapter9/7
+    title: Gradio 块简介
+  - local: chapter9/8
+    title: Gradio, 回顾!
+  - local: chapter9/9
+    title: 章末测试
+    quiz: 9
+
+- title: Hugging Face 课程活动
+  sections:
+  - local: event/1
+    title: Part 2 发布活动

chapters/zh-CN/chapter7/1.mdx

@@ -0,0 +1,33 @@
+<FrameworkSwitchCourse {fw} />
+
+# 章节简介
+
+在[第三章](/course/chapter3)，您了解了如何微调文本分类的模型。在本章中，我们将处理以下常见NLP任务：
+
+- 标记(token)分类
+- 遮罩语言建模（如BERT）
+- 提取文本摘要
+- 翻译
+- 因果语言建模预训练（如GPT-2）
+- 问答
+
+{#if fw === 'pt'}
+
+为此，您需要利用[第三章](/course/chapter3)中学到的`Trainer` API 和🤗Accelerate 库、[第五章](/course/chapter5)中的 🤗 Datasets 库以及[第六章](/course/chapter6)中的 🤗 Tokenizers 库的所有知识。我们还会将结果上传到模型中心，就像我们在[第四章](/course/chapter4)中所做的那样，所以这确实是将之前所有内容汇集在一起的章节！
+
+每个部分都可以独立阅读，并将向您展示如何使用API或按照您自己的训练循环训练模型，使用🤗 Accelerate 加速。你可以随意跳过其中一部分，把注意力集中在你最感兴趣的那一部分：API可以优化或训练您的模型而无需担心幕后发生了什么，而训练循环使用可以让您更轻松地自定义所需的任何结构。
+
+{:else}
+
+为此，您需要利用[第三章](/course/chapter3)中学到的有关Keras API、[第五章](/course/chapter5)中的 🤗 Datasets 库以及[第六章](/course/chapter6)中的 🤗 Tokenizers 库的所有知识。我们还会将结果上传到模型中心，就像我们在[第四章](/course/chapter4)中所做的那样，所以这确实是将之前所有内容汇集在一起的章节！
+
+每个部分都可以独立阅读。
+
+{/if}
+
+
+<Tip>
+
+如果您按顺序阅读这些部分，您会注意到它们有很多共同的代码和陈述。 重复是有意为之的，让您可以深入（或稍后返回）任何您感兴趣的任务并找到一个完整的工作示例。
+
+</Tip>