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Dans cette vidéo, je vais vous présenter très rapidement comment nos transformers fonctionnent

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avec Tensorflow et Keras ! L'explication très courte est que tous nos modèles Tensorflow

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sont également des objets de modèle Keras, et qu'ils disposent donc de l'API de modèle Keras standard. Si vous êtes un

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ingénieur en ML expérimenté qui utilise beaucoup Keras, c'est probablement tout ce que vous devez savoir pour commencer à travailler

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avec eux. Mais pour tous les autres, y compris les ingénieurs prodigues de PyTorch

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qui reviennent au bercail, je vais présenter rapidement les modèles Keras et la façon dont nous travaillons avec eux.

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Dans d'autres vidéos, que je mettrai en lien ci-dessous, j'expliquerai plus en détail l'entraînement avec les modèles Keras.

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Mais d'abord, qu'est-ce qu'un modèle Keras ? Votre modèle contient essentiellement l'intégralité de votre réseau :

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il contient les couches et les poids de ces couches, et indique aussi au modèle ce

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qu'il faut en faire ; il définit l'intégralité du chemin de vos entrées à vos sorties.

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Si vous avez déjà utilisé Keras, vous avez probablement commencé par créer votre modèle à la

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main : vous avez ajouté une couche après l'autre, peut-être en utilisant `model.add()` ou l'approche fonctionnelle.

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Et il n'y a rien de mal à ça ! Beaucoup de bons modèles sont construits de cette façon. Mais vous pouvez également précharger un modèle entier, poids et tout.

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C'est vraiment utile, car si vous essayez de lire le papier ou de regarder le code,

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vous verrez que l'intérieur d'un transformer est assez complexe, et tout écrire à partir de

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zéro et le faire correctement serait difficile même pour un ingénieur en ML expérimenté.

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Mais comme tout est regroupé dans un modèle, vous n'avez pas à vous soucier de cette complexité si

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vous ne le souhaitez pas ! Vous avez la possibilité d'écrire le modèle de votre choix, mais vous pouvez également

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charger un transformer pré-entraîné et préconfiguré en une seule ligne de code.

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Et quand je mentionnais l'API Keras avant, l'avantage est que vous écriviez votre propre modèle à partir de zéro ou que vous chargiez un modèle pré-entraîné, vous interagissez avec le

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modèle de la même manière : grâce aux mêmes méthodes que vous verrez encore et encore,

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comme `fit`, `compile` et `prédict`, et nous couvrirons des exemples concrets d'utilisation de ces

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méthodes dans d'autres vidéos que je mettrai en lien ci-dessous. Pour l'instant, l'élément clé à retenir de cette vidéo, si

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vous n'avez jamais vu Keras auparavant, est que cette encapsulation soignée signifie que toute la complexité d'

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un énorme réseau de neurones devient gérable, car vous interagissez avec lui exactement de la même manière, en

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utilisant exactement les mêmes méthodes, comme vous le feriez avec un gros modèle de langue ou avec un modèle simple que vous avez écrit à la main.