<FrameworkSwitchCourse {fw} />

# Introduction

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    chapter={3}
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Dans le [chapitre 2](/course/fr/chapter2) nous avons étudié comment utiliser les *tokenizers* et les modèles pré-entraînés pour faire des prédictions.
Mais que faire si vous souhaitez *finetuner* un modèle pré-entraîné pour votre propre jeu de données ? C'est le sujet de ce chapitre ! Vous allez apprendre à :
	
{#if fw === 'pt'}
* savoir comment préparer un très grand jeu de données à partir du *Hub*, 
* savoir comment utiliser l'API de haut niveau `Trainer` pour *finetuner* un modèle,
* savoir comment utiliser une boucle d'entraînement personnalisée,
* savoir comment tirer parti de la bibliothèque 🤗 *Accelerate* pour exécuter facilement cette boucle d'entraînement personnalisée sur n'importe quelle configuration distribuée.
configuration distribuée 

{:else}
* savoir comment préparer un très grand jeu de données à partir du *Hub*, 
* savoir comment utiliser Keras pour *finetuner* un modèle,
* savoir comment utiliser Keras pour obtenir des prédictions,
* savoir comment utiliser des métriques personnalisées.

{/if}

Afin de télécharger vos *checkpoints* entraînés sur le *Hub* Hugging Face, vous aurez besoin d'un compte huggingface.co : [créer un compte](https://huggingface.co/join)