Hugging Face : la communauté IA qui construit l'avenir

Construisez, entrainez et déployez des modèles de pointe alimentés par l'open source de référence en matière d'apprentissage automatique.

Une communauté ouverte

HuggingFace est une communauté d'IA qui encourage les contributions open source. Il s'agit d'un centre de modèles open source pour le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et d'autres domaines où l'IA joue un rôle. Même les géants de la technologie comme Google, Facebook, AWS, Microsoft et d'autres utilisent les modèles, les ensembles de données et les bibliothèques.

Pour en savoir plus sur Hugging Face :

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 passionné…

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Les modèles

HuggingFace fournit des modèles de pointe pour différentes tâches. Il dispose d'un grand nombre de modèles pré-entraînés pour différentes tâches. Au moment de la rédaction de cet article (mars 2023), il y avait plus de 150 000 modèles pré-entraînés. Voici les tâches prises en charge par HuggingFace :

• Classification des textes
• Génération de texte
• Traduction
• Résumés
• Remplissage de masque
• Question-réponse
• Classification à zéro
• Similitude des phrases
• Classification des images
• Segmentation d'images
• Détection d'objets
• Reconnaissance vocale
• Synthèse vocale
• Reconnaissance automatique de la parole
• Classification audio

Ensembles de données

Il y a plus de 25 000 ensembles de données présents dans la collection HuggingFace Dataset au moment de la rédaction de cet article. Ces jeux de données sont disponibles dans plusieurs langues pour nous aider à entraîner nos propres modèles ou à les affiner en utilisant ces jeux de données.

La bibliothèque Datasets de HuggingFace nous fournit la possibilité de charger ces jeux de données, ainsi que nos propres jeux de données. Cette bibliothèque nous fournit également les opérations les plus couramment utilisées pour traiter les jeux de données. Ces opérations comprennent le brassage, l'échantillonnage, le filtrage, etc. Avec l'aide d'Apache Arrow, cette bibliothèque nous permet de travailler avec des jeux de données plus grands que notre mémoire.