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chapters/zh-CN/chapter1/3.mdx

@@ -17,7 +17,7 @@
 ## Transformer被应用于各个方面！ [[Transformer被应用于各个方面！]]
 Transformer 模型用于解决各种 NLP 任务，就像上一节中提到的那样。以下是一些使用 Hugging Face 和 Transformer 模型的公司和组织，他们也通过分享他们的模型回馈社区：
 
-![使用 Hugging Face 的公司](https://huggingface.co/course/static/chapter1/companies.PNG)
+![使用 Hugging Face 的公司](https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter1/companies.PNG)
 [🤗 Transformers 库](https://github.com/huggingface/transformers)提供了创建和使用这些共享模型的功能。[模型中心（hub）](https://huggingface.co/models)包含数千个任何人都可以下载和使用的预训练模型。您还可以将自己的模型上传到 Hub！
 
 <Tip>
@@ -97,7 +97,7 @@ classifier(
 
 此pipeline称为zero-shot，因为您不需要对数据上的模型进行微调即可使用它。它可以直接返回您想要的任何标签列表的概率分数！
 <Tip>
-✏️**快来试试吧！**使用您自己的序列和标签，看看模型的行为。
+✏️**快来试试吧！** 使用您自己的序列和标签，看看模型的行为。
 </Tip>
 
 ## 文本生成 [[文本生成]]
@@ -119,7 +119,7 @@ generator("In this course, we will teach you how to")
 您可以使用参数 **num_return_sequences** 控制生成多少个不同的序列，并使用参数 **max_length** 控制输出文本的总长度。
 
 <Tip>
-✏️**快来试试吧！**使用 num_return_sequences 和 max_length 参数生成两个句子，每个句子 15 个单词。
+✏️**快来试试吧！** 使用 num_return_sequences 和 max_length 参数生成两个句子，每个句子 15 个单词。
 </Tip>
 
 ## 在pipeline中使用 Hub 中的其他模型 [[在pipeline中使用 Hub 中的其他模型]]
@@ -148,7 +148,7 @@ generator(
 
 通过单击选择模型后，您会看到有一个小组件，可让您直接在线试用。通过这种方式，您可以在下载之前快速测试模型的功能。
 <Tip>
-✏️**快来试试吧！**使用标签筛选查找另一种语言的文本生成模型。使用小组件测试并在pipeline中使用它！
+✏️**快来试试吧！** 使用标签筛选查找另一种语言的文本生成模型。使用小组件测试并在pipeline中使用它！
 </Tip>
 
 ## 推理 API [[推理 API]]
@@ -177,7 +177,7 @@ unmasker("This course will teach you all about <mask> models.", top_k=2)
 **top_k** 参数控制要显示的结果有多少种。请注意，这里模型填充了特殊的< **mask** >词，它通常被称为掩码标记。其他掩码填充模型可能有不同的掩码标记，因此在探索其他模型时要验证正确的掩码字是什么。检查它的一种方法是查看小组件中使用的掩码。
 
 <Tip>
-✏️**快来试试吧！**在 Hub 上搜索基于 bert 的模型并在推理 API 小组件中找到它的掩码。这个模型对上面pipeline示例中的句子预测了什么？
+✏️**快来试试吧！** 在 Hub 上搜索基于 bert 的模型并在推理 API 小组件中找到它的掩码。这个模型对上面pipeline示例中的句子预测了什么？
 </Tip>
 
 ## 命名实体识别 [[命名实体识别]]
@@ -199,7 +199,7 @@ ner("My name is Sylvain and I work at Hugging Face in Brooklyn.")
 我们在pipeline创建函数中传递选项 **grouped_entities=True** 以告诉pipeline将对应于同一实体的句子部分重新组合在一起：这里模型正确地将“Hugging”和“Face”分组为一个组织，即使名称由多个词组成。事实上，正如我们即将在下一章看到的，预处理甚至会将一些单词分成更小的部分。例如，**Sylvain** 分割为了四部分：**S、##yl、##va** 和 **##in**。在后处理步骤中，pipeline成功地重新组合了这些部分。
 
 <Tip>
-✏️**快来试试吧！**在模型中心（hub）搜索能够用英语进行词性标注（通常缩写为 POS）的模型。这个模型对上面例子中的句子预测了什么？
+✏️**快来试试吧！** 在模型中心（hub）搜索能够用英语进行词性标注（通常缩写为 POS）的模型。这个模型对上面例子中的句子预测了什么？
 </Tip>
 
 ## 问答系统 [[问答系统]]
@@ -280,7 +280,7 @@ translator("Ce cours est produit par Hugging Face.")
 
 <Tip>
 
-✏️**快来试试吧！**搜索其他语言的翻译模型，尝试将前一句翻译成几种不同的语言。
+✏️**快来试试吧！** 搜索其他语言的翻译模型，尝试将前一句翻译成几种不同的语言。
 
 </Tip>
 

chapters/zh-CN/chapter2/5.mdx

@@ -189,7 +189,7 @@ batched_ids = [ids, ids]
 
 <Tip>
 
-✏️ **Try it out!** 试试看！将此列表转换为张量并通过模型传递。检查您是否获得与之前相同的登录（但是只有两次）
+✏️ **试试看！** 将此列表转换为张量并通过模型传递。检查您是否获得与之前相同的登录（但是只有两次）
 </Tip>
 
 批处理允许模型在输入多个句子时工作。使用多个序列就像使用单个序列构建批一样简单。不过，还有第二个问题。当你试图将两个（或更多）句子组合在一起时，它们的长度可能不同。如果您以前使用过张量，那么您知道它们必须是矩形，因此无法将输入ID列表直接转换为张量。为了解决这个问题，我们通常填充输入。
@@ -326,7 +326,7 @@ tf.Tensor(
 
 <Tip>
 
-✏️ 试试看！在第2节中使用的两个句子上手动应用标记化（“我一生都在等待拥抱课程。”和“我非常讨厌这个！”）。通过模型传递它们，并检查您是否获得与第2节中相同的登录。现在使用填充标记将它们批处理在一起，然后创建适当的注意掩码。检查通过模型时是否获得相同的结果！
+✏️ 试试看！在第2节中使用的两个句子上手动应用标记化（“我一生都在等待Hugging Face课程。”和“我非常讨厌这个！”）。通过模型传递它们，并检查您是否获得与第2节中相同的登录。现在使用填充标记将它们批处理在一起，然后创建适当的注意掩码。检查通过模型时是否获得相同的结果！
 
 </Tip>
 

chapters/zh-CN/chapter4/3.mdx

@@ -51,7 +51,7 @@
 
 将文件上传到集线器的最简单方法是利用 **push_to_hub** API 接口。
 
-在继续之前，您需要生成一个身份验证令牌，以便 **huggingface_hub** API 知道您是谁以及您对哪些名称空间具有写入权限。确保你在一个环境中 **transformers** 已安装（见[Setup](/course/chapter0)）。如果您在笔记本中，可以使用以下功能登录：
+在继续之前，您需要生成一个身份验证令牌，以便 **huggingface_hub** API 知道您是谁以及您对哪些名称空间具有写入权限。确保你在一个环境中 **transformers** 已安装（见[安装](/course/chapter0)）。如果您在笔记本中，可以使用以下功能登录：
 
 ```python
 from huggingface_hub import notebook_login
@@ -65,7 +65,7 @@ notebook_login()
 huggingface-cli login
 ```
 
-在这两种情况下，系统都会提示您输入用户名和密码，这与您用于登录 Hub 的用户名和密码相同。如果您还没有 Hub 配置文件，则应该创建一个[here](https://huggingface.co/join)。
+在这两种情况下，系统都会提示您输入用户名和密码，这与您用于登录 Hub 的用户名和密码相同。如果您还没有 Hub 配置文件，则应该创建一个[创建一个账户](https://huggingface.co/join)。
 
 好的！您现在已将身份验证令牌存储在缓存文件夹中。让我们创建一些存储库！
 
@@ -570,7 +570,7 @@ Objects not staged for commit:
 
 {/if}
 
-Let's proceed to the final steps, committing and pushing to 让我们继续最后的步骤，提交并推动Hugging Face远程仓库：
+让我们继续最后的步骤，提交并推送到Hugging Face远程仓库：
 
 ```bash
 git commit -m "First model version"

chapters/zh-CN/chapter5/6.mdx

@@ -177,7 +177,7 @@ Dataset({
 
 <Tip>
 
-✏️ **Try it out!** 看看能不能不用pandas就可以完成列的扩充； 这有点棘手； 你可能会发现 🤗 Datasets 文档的 ["Batch mapping"](https://huggingface.co/docs/datasets/about_map_batch#batch-mapping) 对这个任务很有用。
+✏️ **试试看！** 看看能不能不用pandas就可以完成列的扩充； 这有点棘手； 你可能会发现 🤗 Datasets 文档的 ["Batch mapping"](https://huggingface.co/docs/datasets/about_map_batch#batch-mapping) 对这个任务很有用。
 
 </Tip>
 

chapters/zh-TW/chapter1/3.mdx

@@ -17,7 +17,7 @@
 ## Transformer被應用於各個方面！
 Transformer 模型用於解決各種 NLP 任務，就像上一節中提到的那樣。以下是一些使用 Hugging Face 和 Transformer 模型的公司和組織，他們也通過分享他們的模型回饋社區：
 
-![使用 Hugging Face 的公司](https://huggingface.co/course/static/chapter1/companies.PNG)
+![使用 Hugging Face 的公司](https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter1/companies.PNG)
 [🤗 Transformers 庫](https://github.com/huggingface/transformers)提供了創建和使用這些共享模型的功能。[模型中心（hub）](https://huggingface.co/models)包含數千個任何人都可以下載和使用的預訓練模型。您還可以將自己的模型上傳到 Hub！
 
 <Tip>
@@ -97,7 +97,7 @@ classifier(
 
 此pipeline稱為zero-shot，因為您不需要對數據上的模型進行微調即可使用它。它可以直接返回您想要的任何標籤列表的概率分數！
 <Tip>
-✏️**快來試試吧！**使用您自己的序列和標籤，看看模型的行為。
+✏️**快來試試吧！** 使用您自己的序列和標籤，看看模型的行為。
 </Tip>
 
 ## 文本生成
@@ -119,7 +119,7 @@ generator("In this course, we will teach you how to")
 您可以使用參數 **num_return_sequences** 控制生成多少個不同的序列，並使用參數 **max_length** 控制輸出文本的總長度。
 
 <Tip>
-✏️**快來試試吧！**使用 num_return_sequences 和 max_length 參數生成兩個句子，每個句子 15 個單詞。
+✏️**快來試試吧！** 使用 num_return_sequences 和 max_length 參數生成兩個句子，每個句子 15 個單詞。
 </Tip>
 
 ## 在pipeline中使用 Hub 中的其他模型
@@ -148,7 +148,7 @@ generator(
 
 通過單擊選擇模型後，您會看到有一個小組件，可讓您直接在線試用。通過這種方式，您可以在下載之前快速測試模型的功能。
 <Tip>
-✏️**快來試試吧！**使用標籤篩選查找另一種語言的文本生成模型。使用小組件測試並在pipeline中使用它！
+✏️**快來試試吧！** 使用標籤篩選查找另一種語言的文本生成模型。使用小組件測試並在pipeline中使用它！
 </Tip>
 
 ## 推理 API
@@ -177,7 +177,7 @@ unmasker("This course will teach you all about <mask> models.", top_k=2)
 **top_k** 參數控制要顯示的結果有多少種。請注意，這裡模型填充了特殊的< **mask** >詞，它通常被稱為掩碼標記。其他掩碼填充模型可能有不同的掩碼標記，因此在探索其他模型時要驗證正確的掩碼字是什麼。檢查它的一種方法是查看小組件中使用的掩碼。
 
 <Tip>
-✏️**快來試試吧！**在 Hub 上搜索基於 bert 的模型並在推理 API 小組件中找到它的掩碼。這個模型對上面pipeline示例中的句子預測了什麼？
+✏️**快來試試吧！** 在 Hub 上搜索基於 bert 的模型並在推理 API 小組件中找到它的掩碼。這個模型對上面pipeline示例中的句子預測了什麼？
 </Tip>
 
 ## 命名實體識別
@@ -199,7 +199,7 @@ ner("My name is Sylvain and I work at Hugging Face in Brooklyn.")
 我們在pipeline創建函數中傳遞選項 **grouped_entities=True** 以告訴pipeline將對應於同一實體的句子部分重新組合在一起：這裡模型正確地將「Hugging」和「Face」分組為一個組織，即使名稱由多個詞組成。事實上，正如我們即將在下一章看到的，預處理甚至會將一些單詞分成更小的部分。例如，**Sylvain** 分割為了四部分：**S、##yl、##va** 和 **##in**。在後處理步驟中，pipeline成功地重新組合了這些部分。
 
 <Tip>
-✏️**快來試試吧！**在模型中心（hub）搜索能夠用英語進行詞性標注（通常縮寫為 POS）的模型。這個模型對上面例子中的句子預測了什麼？
+✏️**快來試試吧！** 在模型中心（hub）搜索能夠用英語進行詞性標注（通常縮寫為 POS）的模型。這個模型對上面例子中的句子預測了什麼？
 </Tip>
 
 ## 問答系統
@@ -280,7 +280,7 @@ translator("Ce cours est produit par Hugging Face.")
 
 <Tip>
 
-✏️**快來試試吧！**搜索其他語言的翻譯模型，嘗試將前一句翻譯成幾種不同的語言。
+✏️**快來試試吧！** 搜索其他語言的翻譯模型，嘗試將前一句翻譯成幾種不同的語言。
 
 </Tip>
 

chapters/zh-TW/chapter2/5.mdx

@@ -189,7 +189,7 @@ batched_ids = [ids, ids]
 
 <Tip>
 
-✏️ **Try it out!** 試試看！將此列表轉換為張量並通過模型傳遞。檢查您是否獲得與之前相同的登錄（但是隻有兩次）
+✏️ **試試看！** 將此列表轉換為張量並通過模型傳遞。檢查您是否獲得與之前相同的登錄（但是隻有兩次）
 </Tip>
 
 批處理允許模型在輸入多個句子時工作。使用多個序列就像使用單個序列構建批一樣簡單。不過，還有第二個問題。當你試圖將兩個（或更多）句子組合在一起時，它們的長度可能不同。如果您以前使用過張量，那麼您知道它們必須是矩形，因此無法將輸入ID列表直接轉換為張量。為了解決這個問題，我們通常填充輸入。
@@ -326,7 +326,7 @@ tf.Tensor(
 
 <Tip>
 
-✏️ 試試看！在第2節中使用的兩個句子上手動應用標記化（“我一生都在等待擁抱課程。”和“我非常討厭這個！”）。通過模型傳遞它們，並檢查您是否獲得與第2節中相同的登錄。現在使用填充標記將它們批處理在一起，然後創建適當的注意掩碼。檢查通過模型時是否獲得相同的結果！
+✏️ 試試看！在第2節中使用的兩個句子上手動應用標記化（“我一生都在等待Hugging Face課程。”和“我非常討厭這個！”）。通過模型傳遞它們，並檢查您是否獲得與第2節中相同的登錄。現在使用填充標記將它們批處理在一起，然後創建適當的注意掩碼。檢查通過模型時是否獲得相同的結果！
 
 </Tip>
 

chapters/zh-TW/chapter4/3.mdx

@@ -414,7 +414,7 @@ README.md
 
 如果您剛剛使用 Hugging Face Hub 創建了您的存儲庫 **create_repo** 方法，這個文件夾應該只包含一個隱藏的 **.gitattributes** 文件。如果您按照上一節中的說明使用 Web 界面創建存儲庫，則該文件夾應包含一個自述文件文件旁邊的隱藏 **.gitattributes** 文件，如圖所示。
 
-添加一個常規大小的文件，例如配置文件、詞彙文件，或者基本上任何幾兆字節以下的文件，就像在任何基於 git 的系統中所做的一樣。但是，更大的文件必須通過 git-lfs 註冊才能將它們推送到擁抱臉。
+添加一個常規大小的文件，例如配置文件、詞彙文件，或者基本上任何幾兆字節以下的文件，就像在任何基於 git 的系統中所做的一樣。但是，更大的文件必須通過 git-lfs 註冊才能將它們推送到Hugging Face。
 
 讓我們回到 Python 來生成我們想要提交到我們的虛擬存儲庫的模型和標記器：
 
@@ -570,7 +570,7 @@ Objects not staged for commit:
 
 {/if}
 
-Let's proceed to the final steps, committing and pushing to 讓我們繼續最後的步驟，提交併推動擁抱臉遠程倉庫：
+讓我們繼續最後的步驟，提交併推送到Hugging Face遠程倉庫：
 
 ```bash
 git commit -m "First model version"

chapters/zh-TW/chapter5/6.mdx

@@ -188,7 +188,7 @@ Dataset({
 
 <Tip>
 
-✏️ **Try it out!** 看看能不能不用pandas就可以完成列的擴充； 這有點棘手； 你可能會發現 🤗 Datasets 文檔的 ["Batch mapping"](https://huggingface.co/docs/datasets/about_map_batch#batch-mapping) 對這個任務很有用。
+✏️ **試試看！** 看看能不能不用pandas就可以完成列的擴充； 這有點棘手； 你可能會發現 🤗 Datasets 文檔的 ["Batch mapping"](https://huggingface.co/docs/datasets/about_map_batch#batch-mapping) 對這個任務很有用。
 
 </Tip>