Formation Hugging Face : Découvrir et implémenter des modèles Open Source
Cette formation détaille l'utilisation de la plateforme Hugging Face pour le Traitement Automatique du Langage Naturel. Elle couvre l'identification des architectures de modèles Open Source, le chargement de modèles pré-entraînés via la bibliothèque Transformers, l'adaptation de modèles par fine-tuning pour des tâches spécifiques comme la classification de texte, et le déploiement pour l'inférence.
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
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
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.
Le conseil de l'expert
Cette formation sur Hugging Face se concentre sur des objectifs clés tels que l'adaptation de modèles Open Source via le fine-tuning pour répondre à des tâches spécifiques. En maîtrisant ce processus, les participants seront en mesure d’optimiser des modèles pré-entraînés pour des applications concrètes, augmentant ainsi leur efficacité dans le traitement automatique du langage naturel (TALN). Cette compétence est essentielle pour tirer pleinement parti des avancées récentes en intelligence artificielle.
Un défi fréquent pour les apprenants dans ce domaine est la compréhension des nuances entre les différents modèles et leur architecture. Nombreux sont ceux qui ont du mal à choisir le modèle adapté à leurs besoins spécifiques en TALN, ce qui peut conduire à des implémentations inefficaces. Cette formation vise à combler cette lacune en fournissant une méthodologie claire pour sélectionner et adapter les architectures appropriées.
Ce qui distingue notre formation est son approche pratique et orientée projet. Contrairement à d'autres formations, nous mettons l'accent sur l'utilisation directe de la bibliothèque Transformers de Hugging Face, permettant aux participants de vivre une expérience immersive. Les échanges d'expériences et les études de cas réels enrichissent également la compréhension et favorisent une maîtrise rapide des concepts clés, rendant l'apprentissage à la fois pertinent et applicable.
Pour maximiser les bénéfices de cette formation, nous recommandons de préparer quelques cas d'utilisation spécifiques que vous souhaitez explorer. En venant avec des idées concrètes, vous pourrez poser des questions ciblées et bénéficier d'un accompagnement personnalisé. Soyez proactif et engagez-vous pleinement dans les exercices pratiques, cela vous permettra de renforcer vos compétences et d'accélérer votre maîtrise des modèles Hugging Face.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle
🎯
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.
Compétences acquises
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.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Développeurs
Data Scientists
Chercheurs en IA
Ingénieurs Machine Learning
Prérequis
Connaissances de base en programmation (Python) et en Intelligence Artificielle
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Un projet personnel qui consiste à développer une application utilisant Hugging Face
La présentation et la défense du projet devant les autres participants et les formateurs
Un questionnaire pour évaluer la compréhension des concepts et des techniques abordés
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO 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.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Après la formation, un participant a chargé un modèle pré-entraîné depuis Hugging Face pour résoudre un problème de classification de texte. »
« Un autre a adapté un modèle à une tâche spécifique grâce au fine-tuning, améliorant ainsi les résultats de son projet. »
Questions fréquentes
Connaissances 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).
Ordinateur avec accès internet. Environnement de développement Python (ex: Anaconda, Miniconda). Accès à un compte Hugging Face (gratuit). Accès à des ressources de calcul (GPU recommandé pour le fine-tuning).
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d'un rendez-vous d'information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s'accompagne de la remise d'une convention ou d'un contrat précisant l'ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l'accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l'année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d'accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Hugging Face offre une plateforme ouverte et collaborative pour le développement de modèles de TALN, ce qui facilite la partage et l'amélioration des connaissances.
Le fine-tuning consiste à adapter un modèle pré-entraîné à une tâche spécifique en ajustant ses paramètres et en l'entraînant sur un petit jeu de données.
Il existe plusieurs options pour déployer des modèles Hugging Face, notamment l'utilisation de services de déploiement cloud ou l'intégration dans des applications existantes.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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