Découvrez la puissance de Hugging Face, la plateforme d'IA de référence pour les développeurs et les data scientists. Explorez des modèles pré-entraînés, accédez à des ensembles de données et configurez des flux de travail pour lancer vos solutions basées sur l'IA.

Introduction à Hugging Face

Pourquoi construire avec Hugging Face ?

Explorer les modèles sur le Hub !

Exécuter des modèles Hugging Face

Créer un pipeline de génération de texte

Fournisseurs d’inférence

Jeux de données Hugging Face

Explorer des jeux de données sur le Hub !

Charger des jeux de données

Manipuler des jeux de données

Pour débuter avec Hugging Face

Apprenez à construire des pipelines d'intelligence artificielle avec Hugging Face. Maîtrisez la classification des textes, résumez le contenu et extrayez des informations des documents, ce qui vous permettra de relever des défis concrets dans tous les secteurs d'activité.

Classification des textes

Correction grammaticale

Question Inférence en langage naturel

Affectation dynamique des catégories

Résumé de texte

Résumer un texte long

Ajuster la longueur du résumé

Auto-modèles et tokenizers

Quand utiliser les AutoModels et les AutoTokenizers ?

Tokenisation de texte avec AutoTokenizer

Utilisation des classes automatiques

Document Q&R

Quelle tâche correspond à ce scénario ?

Extraction de texte avec PyPDF

Construire un pipeline de questions-réponses

Félicitations!

Construire des pipelines avec Hugging Face

english.arrow

imdb_train.arrow

imdb_test.arrow

common_language.arrow

Hugging Face est une plateforme essentielle pour accéder aux fonctionnalités d'apprentissage automatique et d'IA. Dans ce cours, vous explorerez le Hub Hugging Face jusqu'aux modèles et ensembles de données les plus appropriés pour vos tâches. Vous utiliserez l'API de Hugging Face pour rechercher son référentiel de modèles par tâche, auteur ou popularité. Vous utiliserez des pipelines, un composant fondamental de Hugging Face, pour effectuer toute une série de tâches d'IA à l'aide d'une syntaxe simple et intuitive. Vous apprendrez à classer les textes en catégories, à générer des résumés percutants et précis, et même à dialoguer avec les documents. Rejoignez la révolution de l'IA et découvrez dès aujourd'hui Hugging Face !

<h2>Commencez à construire l'IA avec Hugging Face</h2>Dans le paysage actuel de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA), qui évolue rapidement, Hugging Face se distingue comme une plateforme essentielle, permettant à quiconque de tirer parti des derniers modèles, ensembles de données et fonctionnalités dans leurs projets.<br><br><h2>Explorez le Hub Hugging Face</h2>Pour commencer, vous naviguerez dans le vaste référentiel de modèles et d'ensembles de données du Hugging Face Hub. Vous chargerez, utiliserez et enregistrerez des modèles à partir de Hugging Face, et vous téléchargerez et manipulerez des ensembles de données pour l'entraînement des modèles.<br><br><h2>Construire des pipelines pour les applications textuelles</h2>Utilisez les modèles pré-entraînés disponibles sur Hugging Face pour les tâches de classification de texte, telles que l'exactitude grammaticale et l'attribution dynamique de catégories ; résumez de longs passages de texte en utilisant des modèles de résumé extractif et abstractif, et commencez même à avoir des conversations avec des documents !<br><br>À la fin du cours, vous serez équipé des connaissances et des compétences pour aborder un large éventail de tâches de ML et d'IA basées sur le texte de manière efficace en utilisant Hugging Face.

Introduction to Functions in Python

Explorez et utilisez le vaste dépôt de modèles et de jeux de données sur le Hub Hugging Face.

Travailler avec Hugging Face

Naviguez et utilisez le vaste référentiel de modèles et d'ensembles de données disponibles sur le Hugging Face Hub.

Ingénieur IA associé pour les scientifiques de données

Associate AI Engineer pour développeurs

Développer des applications d'IA

Principes fondamentaux de Hugging Face

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Travailler avec Hugging Face

Exercice interactif pratique