Formation Hugging Face pour le traitement du langage naturel (TLN)

Introduction

• Aperçu du TLN et de ses applications
• Introduction à Hugging Face et à ses fonctionnalités clés

Mise en place d'un environnement de travail

• Installation et configuration de Hugging Face

Compréhension de la bibliothèque Hugging Face Transformers et des modèles Transformeurs

• Exploration de la structure et des fonctionnalités de la bibliothèque Transformers
• Aperçu des divers modèles Transformeurs disponibles dans Hugging Face

Utilisation des Transformeurs de Hugging Face

• Chargement et utilisation de modèles pré-entraînés
• Application des Transformeurs à diverses tâches de TLN

Ajustement fin d'un modèle pré-entraîné

• Préparation d'un jeu de données pour l'ajustement fin
• Ajustement fin d'un modèle Transformer sur une tâche spécifique

Partage des modèles et des tokenizers

• Exportation et partage des modèles entraînés
• Utilisation des tokenizers pour le traitement du texte

Exploration de la bibliothèque Hugging Face Datasets

• Aperçu de la bibliothèque Datasets dans Hugging Face
• Accès et utilisation des jeux de données préexistants

Exploration de la bibliothèque Hugging Face Tokenizers

• Compréhension des techniques de tokenisation et de leur importance
• Exploitation des tokenizers fournis par Hugging Face

Réalisation de tâches classiques de TLN

• Mise en œuvre de tâches courantes de TLN à l'aide de Hugging Face
• Classification de texte, analyse de sentiment, reconnaissance d'entités nommées, etc.

Exploitation des modèles Transformeurs pour aborder des tâches dans le traitement de la parole et la vision par ordinateur

• Extension de l'utilisation des Transformeurs au-delà des tâches basées sur le texte
• Application des Transformeurs aux tâches liées à la parole et aux images

Dépannage et débogage

• Problèmes et défis courants liés à l'utilisation de Hugging Face
• Techniques de dépannage et de débogage

Création et partage de vos démonstrations de modèles

• Conception et création de démonstrations de modèles interactives
• Partage et présentation efficaces de vos modèles

Résumé et prochaines étapes

• Revues des concepts et techniques clés appris
• Conseils pour une exploration ultérieure et ressources pour continuer à apprendre