C'est quoi Hugging Face ? Tout comprendre à la plus grande communauté sur l'IA
Qu'est-ce que Hugging Face ?
Hugging Face est une plateforme et une communauté qui fournit des outils pour construire, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage automatique basés sur des technologies et du code open source. Il offre également un espace où chercheurs, ingénieurs et passionnés d'IA peuvent se réunir pour échanger des idées, obtenir du soutien et contribuer à des projets open source.
L'importance de la communauté
Avec l'évolution récente vers des pratiques de travail hybrides et flexibles, nous assistons à une adoption croissante d'outils permettant aux équipes de science des données et aux experts de collaborer à distance. La communauté open source joue un rôle de plus en plus important dans les avancées de l'IA. Hugging Face répond à ce besoin en proposant un "Hub" central où chacun peut partager et explorer des modèles et des jeux de données. L'objectif est de démocratiser l'IA pour tous.
Comment commencer avec Hugging Face ?
Votre dépôt
Lorsque vous vous inscrivez sur Hugging Face, vous obtenez un dépôt hébergé basé sur Git où vous pouvez stocker des modèles, des jeux de données et des espaces. S'inscrire en tant que contributeur individuel de la communauté est gratuit. Des plans "Pro" et des modèles de tarification pour les organisations sont également disponibles.
Modèles
Un modèle est en réalité un dépôt Git pour les fichiers relatifs à un modèle d'apprentissage automatique que vous souhaitez partager. Il offre tous les avantages habituels, tels que la gestion des versions, les branches, la découvrabilité, etc.
Jeux de données
La création d'un nouveau jeu de données suit un processus similaire à celui de la création d'un nouveau modèle. Vous spécifiez le nom, le type de licence et l'accès public ou privé. Ensuite, vous accédez à une vue du dépôt, avec une "carte de jeu de données" et des "fichiers et versions".
Espaces
Les espaces vous offrent un endroit pour présenter vos travaux sous la forme d'applications de démonstration d'apprentissage automatique autonomes. C'est un excellent moyen de constituer un portefeuille de vos projets.
Explorer la communauté
En dehors de votre dépôt personnel (ou de celui de votre organisation), vous pouvez également explorer les dizaines de milliers de modèles, de jeux de données et d'espaces contribués par la communauté Hugging Face.
Liste des modèles :
Utilisation de Hugging Face pour un cas d'utilisation
L'un des principaux avantages de l'utilisation des outils Hugging Face est la réduction du temps, des ressources et de l'impact environnemental de la création et de l'entraînement d'un modèle à partir de zéro. En ajustant un modèle pré-entraîné existant plutôt qu'en entraînant tout à partir de zéro, vous pouvez passer des données aux prédictions en beaucoup moins de temps.
Préparation des données
Hugging Face fournit une excellente sélection de jeux de données si vous recherchez quelque chose pour tester ou affiner un modèle. Une fois les bibliothèques nécessaires installées et importées, vous pouvez charger un jeu de données en utilisant la bibliothèque Datasets en une seule ligne de code. Les jeux de données Hugging Face sont généralement structurés au format Pyarrow, mais il est également possible d'importer des fichiers JSON ou CSV.
Prétraitement des données
Pour prétraiter les données, vous pouvez utiliser la fonction AutoTokenizer des Transformers pour simplifier et accélérer le processus. De plus, de nombreux tokenizers sont optimisés grâce à Rust, ce qui rend leur traitement encore plus efficace.
Hugging Face propose également des outils pour mapper les tokens aux contextes d'origine à travers l'utilisation de l'offset mapping. La méthode map du jeu de données permet d'appliquer la tokenisation à l'ensemble du jeu de données.
Ajustement fin du modèle pour vos besoins
Une fois le jeu de données préparé, vous pouvez ajuster finement le modèle. La bibliothèque Transformers offre une classe AutoModelForQuestionAnswering, pré-entraînée à partir d'un point de contrôle du modèle. Il vous suffit ensuite de définir les arguments d'entraînement pour le modèle PyTorch et de les transmettre à l'API Trainer.
Entraînement du modèle personnalisé
Pour lancer le processus d'entraînement du modèle, il vous suffit d'exécuter la commande trainer.train(). Une fois le modèle entraîné, vous pouvez le synchroniser avec le Hub Hugging Face à l'aide de l'API Trainer et de la commande trainer.push_to_hub().
Exploitation des résultats du modèle
Une fois le modèle ajusté et entraîné, vous pouvez l'utiliser pour effectuer des prédictions. Vous pouvez également personnaliser davantage votre "carte de modèle" et partager votre travail avec la communauté. Hugging Face vous permet d'exécuter des prédictions sur le site Web à l'aide de l'API d'inférence hébergée ou de charger le point de contrôle du modèle dans Python pour commencer à effectuer des prédictions basées sur votre modèle ajusté.
Conclusion
Dans cet article, nous avons présenté une introduction complète à Hugging Face, en expliquant ce que c'est, comment commencer à partager des modèles et des jeux de données, naviguer dans la communauté et réutiliser un modèle existant pour vos propres cas d'utilisation. Avec Hugging Face, vous pouvez vous lancer dans l'IA et tirer parti de la force de la communauté pour résoudre des problèmes complexes et stimuler l'innovation.
Ressources supplémentaires
Apprendre à utiliser Hugging Face :
Répertoire de code :
huggingface
