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Pourquoi utiliser les modèles Hugging Face ?

Hugging Face est devenu une plateforme de référence pour le partage et l’utilisation de modèles d’apprentissage automatique à la pointe de la technologie, en particulier dans le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). Voici les principales raisons pour lesquelles les gens utilisent les modèles Hugging Face :

  • Modèles pré-entraînés : Accès à des milliers de modèles pré-entraînés pour une grande variété de tâches (classification de texte, traduction, résumé, questions-réponses, etc.).
  • Intégration facile : La bibliothèque transformers est simple à utiliser et s’intègre parfaitement avec PyTorch et TensorFlow.
  • Soutien de la communauté : Grande communauté active, mises à jour fréquentes et documentation complète.
  • Large gamme de langues et de tâches : Prise en charge de multiples langues et tâches, avec des contributions continues de chercheurs et développeurs.
  • Open-source : De nombreux modèles sont gratuits à utiliser et à modifier, aussi bien pour la recherche que pour la production.

Comment utiliser les modèles Hugging Face

Voici un guide rapide pour utiliser les modèles Hugging Face avec Python :

1. Installer la bibliothèque Transformers​

pip install transformers

2. Charger un modèle et un tokenizer pré-entraînés​

Voici un exemple de classification de texte utilisant BERT :

from transformers import pipeline

# Charger un pipeline d’analyse de sentiments (télécharge automatiquement le modèle)
classifier = pipeline('sentiment-analysis')

result = classifier("Hugging Face facilite le TALN !")
print(result)

3. Tâches et modèles personnalisés​

Vous pouvez spécifier d’autres tâches (par exemple, traduction, résumé) et choisir des modèles spécifiques :

from transformers import pipeline

# Exemple de résumé
summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
text = "Hugging Face simplifie l’utilisation de modèles TALN à la pointe. Il donne accès à des milliers de modèles."
print(summarizer(text))

4. Utilisation avancée : Chargement manuel du modèle​

Pour davantage de contrôle, chargez les modèles et tokenizers manuellement :

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

inputs = tokenizer("Bonjour, Hugging Face !", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

Ressources

Résumé :
Les modèles Hugging Face sont populaires grâce à leur facilité d’utilisation, un écosystème riche et une communauté forte. La bibliothèque transformers permet de commencer à utiliser les meilleurs modèles de ML avec seulement quelques lignes de code.