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Intelligence Artificielle
Formation Hugging Face : Découvrir et implémenter des modèles Open Source
Découvrez comment exploiter la plateforme Hugging Face pour améliorer vos compétences en Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) et créer des solutions innovantes en Intelligence Artificielle. Cette formation vous permettra d'identifier les architectures de modèles Open Source, de charger des modèles pré-entraînés et de les adapter à vos besoins spécifiques.
Réponse sous 24h ouvrées
945 € HTHT / personne
Durée21 heures
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Identifier les architectures de modèles Open Source Hugging Face les plus adaptées à vos besoins en TALN
- Charger et utiliser des modèles pré-entraînés avec la bibliothèque Transformers
- Adapter des modèles Open Source via le fine-tuning pour répondre à des tâches spécifiques
- Déployer des modèles Hugging Face pour l'inférence et obtenir des résultats précis
01.Introduction à Hugging Face et son écosystème
- —Identifier les composants clés de l'écosystème Hugging Face.
- —Naviguer sur le Hugging Face Hub pour explorer les ressources.
- —Distinguer les types de modèles et datasets disponibles.
02.La bibliothèque Transformers : Installation et concepts
- —Installer la bibliothèque Transformers.
- —Comprendre l'architecture générale des modèles Transformers.
- —Identifier les classes principales de la bibliothèque (AutoModel, AutoTokenizer).
03.Tokenization : Préparation des données textuelles
- —Expliquer le rôle de la Tokenization dans le TALN.
- —Utiliser un AutoTokenizer pour prétraiter des textes.
- —Gérer les spécificités des tokens spéciaux et du vocabulaire.
04.Chargement de modèles pré-entraînés
- —Charger un modèle pré-entraîné depuis le Hugging Face Hub.
- —Examiner les configurations de modèles (config.json).
- —Sélectionner un modèle adapté à une tâche TALN spécifique.
05.Utilisation des Pipelines pour l'inférence rapide
- —Créer un Pipeline pour une tâche TALN (ex: classification de texte).
- —Exécuter des inférences avec un Pipeline.
- —Interpréter les résultats des Pipelines.
06.Fine-tuning : Préparation des données pour l'entraînement
- —Préparer un dataset pour le fine-tuning.
- —Appliquer la Tokenization aux données d'entraînement.
- —Structurer les données pour l'entraînement d'un modèle.
07.Fine-tuning : Entraînement d'un modèle de classification
- —Configurer un Trainer pour le fine-tuning.
- —Lancer l'entraînement d'un modèle de classification de texte.
- —Évaluer les performances du modèle fine-tuné.
08.Cas d'usage : Analyse de sentiment avec fine-tuning
- —Implémenter un modèle de classification de texte pour l'analyse de sentiment.
- —Fine-tuner un modèle pré-entraîné sur un dataset de sentiments.
- —Évaluer la précision du modèle sur des données non vues.
09.Génération de texte : Concepts et modèles
- —Comprendre les principes de la génération de texte.
- —Identifier les architectures de modèles de génération (ex: GPT-2).
- —Utiliser un modèle de génération pour produire du texte.
10.Cas d'usage : Rédaction automatique de résumés
- —Utiliser un modèle de génération de texte pour la rédaction automatique de résumés.
- —Configurer les paramètres de génération (longueur, température).
- —Évaluer la pertinence des résumés générés.
11.Déploiement de modèles Hugging Face pour l'inférence
- —Exporter un modèle fine-tuné pour le déploiement.
- —Mettre en place une API simple pour l'inférence.
- —Gérer les requêtes et réponses d'un service d'inférence.
12.Cas d'usage : Déploiement d'un service de traduction automatique
- —Déployer un modèle de traduction automatique pour un service multilingue.
- —Intégrer le modèle dans une application web basique.
- —Tester la fonctionnalité de traduction en temps réel.
Identifier architectures modèles Open Source Hugging Face
Le participant identifie les architectures de modèles Open Source disponibles sur le Hugging Face Hub, en distinguant leurs spécificités pour le Traitement Automatique du Langage Naturel.
Charger modèles pré-entraînés avec Transformers
Le participant utilise la bibliothèque Transformers pour charger des modèles pré-entraînés et leurs Tokenizers associés, préparant ainsi les données textuelles pour l'inférence ou le fine-tuning.
Adapter modèles Open Source via Fine-tuning
Le participant adapte un modèle Open Source pré-entraîné pour une tâche spécifique de TALN, telle que la classification de texte, en appliquant des techniques de fine-tuning sur des jeux de données ciblés.
Déployer modèles Hugging Face pour inférence
Le participant déploie un modèle Hugging Face pour l'inférence, en utilisant les Pipelines de la bibliothèque Transformers pour des prédictions rapides et efficaces sur de nouvelles données.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Ils ont suivi cette formation
Rejoignez nos participants et développez vos compétences avec les experts IMI.
Points forts de la formation
Hugging Face : Découvrir et implémenter des modèles Open Source — pourquoi la choisir ?
🎯
Maîtrise de l'écosystème Hugging Face
Découvrez les composants clés de l'écosystème Hugging Face, vous permettant d'optimiser votre utilisation des modèles Open Source en TALN.
🔧
Utilisation des modèles pré-entraînés
Apprenez à charger et exploiter des modèles pré-entraînés avec la bibliothèque Transformers pour gagner du temps et améliorer l'efficacité de vos projets.
⚙️
Fine-tuning personnalisé
Adaptez vos modèles Open Source à des tâches spécifiques grâce à des techniques de fine-tuning, répondant ainsi précisément à vos besoins.
🚀
Déploiement simplifié
Maîtrisez le déploiement de modèles Hugging Face pour l'inférence rapide, garantissant des résultats précis et efficaces dans vos applications.
📊
Approche pratique et interactive
Bénéficiez d'une formation axée sur des cas d'utilisation concrets et des exercices pratiques pour une assimilation rapide des concepts.
👨🏫
Formateurs experts en IA
Apprenez auprès de formateurs seniors spécialisés en IA, bénéficiant d'une expérience approfondie dans l'implémentation de modèles Hugging Face.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Hugging Face : Découvrir et implémenter des modèles Open Source.
Poser une questionHugging Face offre une plateforme ouverte et collaborative pour le développement de modèles de TALN, ce qui facilite la partage et l'amélioration des connaissances.
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Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
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Financement
Financer Hugging Face : Découvrir et implémenter des modèles Open Source
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Hugging Face : Découvrir et implémenter des modèles Open Source. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d'Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l'organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d'emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d'un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l'accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d'emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Témoignages
Avis sur Hugging Face : Découvrir et implémenter des modèles Open Source
4.7/5· 3 avis vérifiés
“J'ai apprécié la pédagogie active de cette formation Hugging Face : Découvrir et implémenter des modèles Ope…. On n'écoute pas juste un formateur parler — on pratique, on échange, on repart avec des automatismes.”
YS
Yann S.
Business analyst · ESN
“Solide formation Hugging Face : Découvrir et implémenter des modèles Ope…. Quelques parties auraient pu être condensées, mais dans l'ensemble le contenu est pertinent et les exemples concrets. Je recommande.”
IB
Inès B.
Responsable de secteur · Société d'ingénierie
“Super formation sur Hugging Face : Découvrir et implémenter des modèles Ope…, j'ai vraiment accroché au format. Petits groupes, beaucoup d'interactions, formateur qui adapte le rythme en fonction du groupe.”
TM
Thierry M.
Chargé·e de projet · Groupe agroalimentaire
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
À propos d'IMIEn savoir plus sur IMI
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
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Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
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FAQ
Questions fréquentes
Une question sur Hugging Face : Découvrir et implémenter des modèles Open Source ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
Contacter un conseillerConnaissances de base en Python. Familiarité avec les concepts de Machine Learning (entraînement, validation, test). Notions de base en Traitement Automatique du Langage Naturel (représentation de texte, embeddings).
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