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Fix contents in index.mdx to match docs' sidebar #17198

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May 12, 2022
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Fix contents in index.mdx to match docs' sidebar #17198

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f7c894f
Fix contents in index.mdx to match docs' sidebar
omarespejel May 12, 2022
5cecfaf
Eliminates api section from contents
omarespejel May 12, 2022
6e87db8
Merge branch 'main' into Fix-contents-in-index
omarespejel May 12, 2022
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13 changes: 4 additions & 9 deletions docs/source/es/index.mdx
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Expand Up @@ -32,17 +32,12 @@ Cada arquitectura de 🤗 Transformers se define en un módulo de Python indepen

## Contenidos

La documentación está organizada en cinco partes:
La documentación está organizada en cuatro partes:

- **INICIANDO** contiene un recorrido rápido e instrucciones de instalación para comenzar a usar 🤗 Transformers.
- **EMPEZAR** contiene un recorrido rápido e instrucciones de instalación para comenzar a usar 🤗 Transformers.
- **TUTORIALES** son un excelente lugar para comenzar si eres nuevo en nuestra biblioteca. Esta sección te ayudará a obtener las habilidades básicas que necesitas para comenzar a usar 🤗 Transformers.
- **GUÍAS HOW-TO** te mostrará cómo lograr un objetivo específico, cómo hacer fine-tuning a un modelo preentrenado para el modelado de lenguaje o cómo crear un cabezal para un modelo personalizado.
- **GUÍAS PRÁCTICAS** te mostrará cómo lograr un objetivo específico, cómo hacer fine-tuning a un modelo preentrenado para el modelado de lenguaje o cómo crear un cabezal para un modelo personalizado.
- **GUÍAS CONCEPTUALES** proporciona más discusión y explicación de los conceptos e ideas subyacentes detrás de los modelos, las tareas y la filosofía de diseño de 🤗 Transformers.
- **API** describe cada clase y función, agrupadas en:

- **CLASES PRINCIPALES** para las clases principales exponiendo las APIs importantes de la biblioteca.
- **MODELOS** para las clases y funciones relacionadas con cada modelo implementado en la biblioteca.
- **AYUDANTES INTERNOS** para las clases y funciones que usamos internamente.

La biblioteca actualmente contiene implementaciones de JAX, PyTorch y TensorFlow, pesos de modelos preentrenados, scripts de uso y utilidades de conversión para los siguientes modelos.

Expand Down Expand Up @@ -273,4 +268,4 @@ Flax), PyTorch y/o TensorFlow.
| XLNet | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| YOSO | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ |

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