Évaluation d’un modèle sur un jeu de données personnalisé

Dans cet exercice, vous allez utiliser un evaluator du package Hugging Face evaluate pour mesurer les performances d’un modèle préentraîné sur un jeu de données personnalisé. Notez que, pour une classification multiclasses avec déséquilibres, l’accuracy n’est pas un indicateur fiable. Vous utiliserez donc la capacité de l’evaluator à fournir plusieurs mesures à la fois : la précision et le rappel.

Un jeu de données (dataset) et un pipeline (pipe) ont été prédéfinis. La bibliothèque evaluate et la classe evaluator ont également déjà été importées.

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Modèles multimodaux avec Hugging Face

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Instructions

Instanciez un evaluator pour votre tâche "image-classification".
Extrayez la correspondance d’étiquettes entier-vers-chaîne à partir du pipeline.
Évaluez le jeu de données (dataset) et le pipeline (pipe) en utilisant les métriques stockées dans metrics_dict et label_map.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Instantiate the task evaluator
task_evaluator = ____("____")

task_evaluator.METRIC_KWARGS = {"average": "weighted"}

# Get label map from pipeline
label_map = pipe.model.config.____

# Compute the metrics
eval_results = task_evaluator.____(model_or_pipeline=pipe, data=dataset, 
                         metric=evaluate.____(metrics_dict), label_mapping=____)

print(f"Precision: {eval_results['precision']:.2f}, Recall: {eval_results['recall']:.2f}")

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IntermédiaireNiveau de compétence

4.9+

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Parcourez le Hub de modèles Hugging Face et transformez du texte, de l’audio et des données visuelles brutes en formats exploitables par l’IA. Apprenez à trouver les modèles les plus récents et populaires pour des tâches comme la génération de texte et à tirer parti de pipelines prêts à l’emploi.

Exercise 1: Navigation dans les modèles Hugging Face Exercise 2: Combien de modèles !?Exercise 3: Trouver le modèle texte‑vers‑image le plus populaire Exercise 4: Prétraitement des différentes modalités Exercise 5: Tokenisation de texte Exercise 6: Prétraitement d’images Exercise 7: Prétraitement audio Exercise 8: Tâches des pipelines et évaluations Exercise 9: Génération de légendes avec un pipeline Exercise 10: Passer des arguments nommés Exercise 11: Évaluation d’un modèle sur un jeu de données personnalisé

Exercice en cours

Maîtrisez chaque modalité avec des modèles de pointe. Plongez dans la vision par ordinateur pour la classification et la segmentation d’images, explorez la reconnaissance de la parole et la synthèse text-to-speech, et apprenez des techniques de fine-tuning efficaces. Développez des compétences pratiques avec des modèles préentraînés de la bibliothèque transformers de Hugging Face.

Exercise 1: Vision par ordinateur Exercise 2: Classification d’images Exercise 3: Détection d’objets Exercise 4: Suppression de l’arrière-plan d’image Exercise 5: Affiner des modèles de vision par ordinateur Exercise 6: Affinage CV : préparation du jeu de données Exercise 7: Ajustement fin en CV : classes du modèle Exercise 8: Ajustement fin en CV : configuration du trainer Exercise 9: Reconnaissance vocale et génération audio Exercise 10: Reconnaissance automatique de la parole Exercise 11: Créer des embeddings de voix Exercise 12: Réduction de bruit audio Exercise 13: Ajuster finement des modèles de synthèse vocale Exercise 14: Ajuster finement un modèle de synthèse vocale Exercise 15: Générer une nouvelle parole

Apprenez à fusionner informations visuelles, textuelles et audio pour des applications d’IA plus riches. Maîtrisez des techniques comme CLIP pour la classification zero-shot, créez des analyseurs de sentiment qui voient et lisent, et concevez des détecteurs d’émotions combinant expressions faciales et voix. Faites sortir vos modèles d’IA de la pensée monomodale.

Exercise 1: Classification d’images en zero-shot Exercise 2: Apprentissage zero-shot avec CLIP Exercise 3: Évaluation automatique de la qualité d’une légende Exercise 4: Analyse de sentiment multimodale Exercise 5: Créer des prompts pour les modèles Vision-Langage (VLM)Exercise 6: Classification de sentiment multi-modale avec Qwen Exercise 7: Classification vidéo zero-shot Exercise 8: Séparation de la piste audio d’une vidéo Exercise 9: Analyse du sentiment vidéo avec CLIP CLAP

Transformez vos idées en réalité ! Maîtrisez des techniques d’IA de pointe pour générer et manipuler du contenu visuel à partir d’invites textuelles. Créez des images remarquables, retouchez des photos intelligemment et construisez des systèmes puissants de questions-réponses pour les images et les documents. Donnez vie à votre vision créative grâce à l’IA multimodale.

Exercise 1: Visual question answering (VQA)Exercise 2: VQA avec des Vision Language Transformers (ViLT)Exercise 3: VQA sur document avec LayoutLM Exercise 4: Retouche d’images avec des modèles de diffusion Exercise 5: Édition d’image personnalisée Exercise 6: Inpainting d’image Exercise 7: Génération de vidéo Exercise 8: Générez une vidéo !Exercise 9: Évaluer les performances de génération vidéo Exercise 10: Félicitations !