Bienvenue au cours d’Hugging Face

Ceci est une introduction au cours d’Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr
Intervenants : Matthew Carrigan,  Lysandre Debut, Sylvain Gugger, Sacha Luccioni, Merve Noyan, Lucile Saulnier, Lewis Tunstall, Leandro von Werra
Traduction : Loïck Bourdois
Vous voulez commencer par des vidéos ? Pourquoi ne pas essayer :
- Qu'est-ce que l'apprentissage par transfert ? https://youtu.be/BqqfQnyjmgg
- La fonction pipeline : https://youtu.be/tiZFewofSLM
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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La fonction pipeline

La fonction pipeline et toutes les tâches NLP qu'elle peut effectuer.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter1
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab :
- En anglais : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/en/chapter1/section3.ipynb
- En français : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/fr/chapter1/section3.ipynb
Vidéos connexes :
- Derrière la fonction pipeline : https://youtu.be/1pedAIvTWXk
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L'empreinte carbone des transformers

Vous êtes-vous déjà demandé quelle était l'empreinte carbone de l'entraînement d'un transformers ? Et comment vous pouvez la réduire ? Alors ne cherchez pas plus loin que cette vidéo.
Intervenant : Sacha Luccioni
Traduction : Loïck Bourdois
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Vidéos connexes :
- Qu'est-ce que l'apprentissage par transfert ? https://youtu.be/BqqfQnyjmgg
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Qu'est-ce que l'apprentissage par transfert ?

Qu'est-ce que l'apprentissage par transfert, pourquoi et quand est-il utile ?
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter1
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/training_loop.ipynb
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L'architecture du transformer

Une introduction générale de haut niveau à l'architecture du transformer.
Intervenant : Lysandre Debut
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter1
Vidéos connexes :
- Modèles encodeur : https://youtu.be/MUqNwgPjJvQ
- Modèles décodeur : https://youtu.be/d_ixlCubqQw
- Modèles encodeur-décodeur : https://youtu.be/0_4KEb08xrE
Pour mieux comprendre ce qui se passe à l'intérieur du transformer, nous vous recommandons les articles de blog suivants de Jay Alammar :
- Le Transformateur illustré : https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
- Le GPT-2 illustré : https://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/
- Comprendre l'attention : https://jalammar.github.io/visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/
En outre, pour une perspective axée sur le code, nous vous recommandons de jeter un coup d'œil à l'article suivant :
- The Annotated Transformer, par Harvard NLP : https://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Transformer : l’encodeur

Une introduction générale de haut niveau à la partie Encodeur du transformer.
Qu'est-ce que c'est, quand faut-il l'utiliser ?
Intervenant : Lysandre Debut
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter1
Vidéos connexes :
- Modèles encodeur : https://youtu.be/MUqNwgPjJvQ
- Modèles décodeur : https://youtu.be/d_ixlCubqQw
- Modèles encodeur-décodeur : https://youtu.be/0_4KEb08xrE
Pour mieux comprendre ce qui se passe à l'intérieur du transformer, nous vous recommandons les articles de blog suivants de Jay Alammar :
- Le Transformateur illustré : https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
- Le GPT-2 illustré : https://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/
- Comprendre l'attention : https://jalammar.github.io/visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/
En outre, pour une perspective axée sur le code, nous vous recommandons de jeter un coup d'œil à l'article suivant :
- The Annotated Transformer, par Harvard NLP : https://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Transformer : le décodeur

Une introduction générale de haut niveau à la partie décodeur du transformer.
Qu'est-ce que c'est, quand faut-il l'utiliser ?
Intervenant : Lysandre Debut
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter1
Vidéos connexes :
- Modèles encodeur : https://youtu.be/MUqNwgPjJvQ
- Modèles décodeur : https://youtu.be/d_ixlCubqQw
- Modèles encodeur-décodeur : https://youtu.be/0_4KEb08xrE
Pour mieux comprendre ce qui se passe à l'intérieur du transformer, nous vous recommandons les articles de blog suivants de Jay Alammar :
- Le Transformateur illustré : https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
- Le GPT-2 illustré : https://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/
- Comprendre l'attention : https://jalammar.github.io/visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/
En outre, pour une perspective axée sur le code, nous vous recommandons de jeter un coup d'œil à l'article suivant :
- The Annotated Transformer, par Harvard NLP : https://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html
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Transformer : l’encodeur-décodeur

Une introduction générale de haut niveau à l'encodeur-décodeur, ou modèles de séquence à séquence utilisant l'architecture Transformer. Qu'est-ce que c'est, quand faut-il l'utiliser ?
Intervenant : Lysandre Debut
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter1
Vidéos connexes :
- Modèles encodeur : https://youtu.be/MUqNwgPjJvQ
- Modèles décodeur : https://youtu.be/d_ixlCubqQw
- Modèles encodeur-décodeur : https://youtu.be/0_4KEb08xrE
Pour mieux comprendre ce qui se passe à l'intérieur du transformer, nous vous recommandons les articles de blog suivants de Jay Alammar :
- Le Transformateur illustré : https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
- Le GPT-2 illustré : https://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/
- Comprendre l'attention : https://jalammar.github.io/visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/
En outre, pour une perspective axée sur le code, nous vous recommandons de jeter un coup d'œil à l'article suivant :
- The Annotated Transformer, par Harvard NLP : https://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html
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Que se passe-t-il dans la fonction pipeline? (PyTorch)

Que se passe-t-il vraiment lorsque nous exécutons un texte dans un pipeline créé avec la bibliothèque 🤗 Transformers ?
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter2
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/inside_pipeline_pt.ipynb
Version TensorFlow : https://youtu.be/wVN12smEvqg
Vidéos connexes :
- La fonction pipeline : https://youtu.be/tiZFewofSLM
- En savoir plus sur le pipeline de tokenization : https://youtu.be/Yffk5aydLzg
- En savoir plus sur l'instanciation d'un transformer : https://youtu.be/AhChOFRegn4
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Que se passe-t-il dans la fonction pipeline? (TensorFlow)

Que se passe-t-il vraiment lorsque nous exécutons un texte dans un pipeline créé avec la bibliothèque 🤗 Transformers ?
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter2
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/inside_pipeline_pt.ipynb
Version PyTorch : https://youtu.be/1pedAIvTWXk
Vidéos connexes :
- La fonction pipeline : https://youtu.be/tiZFewofSLM
- En savoir plus sur le pipeline de tokénisation : https://youtu.be/Yffk5aydLzg
- En savoir plus sur l'instanciation d'un transformer : https://youtu.be/d3JVgghSOew
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Instancier un transformer (PyTorch)

Instanciez n'importe quel modèle de la bibliothèque 🤗 Transformers, en utilisant un checkpoint pré-entraîné ou simplement des poids aléatoires.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter2
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/model_api_pt.ipynb
Version TensorFlow : https://youtu.be/d3JVgghSOew
Vidéos connexes :
- La fonction pipeline : https://youtu.be/tiZFewofSLM
- L'API push_to_hub : https://youtu.be/A5IWIxsHLUw
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Instancier un transformers (TensorFlow)

Instanciez n'importe quel modèle de la bibliothèque 🤗 Transformers, en utilisant un checkpoint pré-entraîné ou simplement des poids aléatoires.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter2
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/model_api_pt.ipynb
Version PyTorch : https://youtu.be/AhChOFRegn4
Vidéos connexes :
- La fonction pipeline : https://youtu.be/tiZFewofSLM
- L'API push_to_hub : https://youtu.be/A5IWIxsHLUw
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Vue d'ensemble des tokenizers

Une introduction générale sur les différents types de tokenizers.
Intervenant : Lysandre Debut
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter2
Vidéos connexes :
- Tokenizers à base de mots : https://youtu.be/nhJxYji1aho
- Tokenizers à base de caractères : https://youtu.be/ssLq_EK2jLE
- Tokenizers à base de sous-mots : https://youtu.be/zHvTiHr506c
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Tokenizers à base de mots

Qu'est-ce qu'un tokenizer à base de mots, et quelles sont les forces et les faiblesses de ces tokenizers. Une introduction générale sur les différents types de tokenizers.
Intervenant : Lysandre Debut
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter2
Vidéos connexes :
- Tokenizers à base de mots : https://youtu.be/nhJxYji1aho
- Tokenizers à base de caractères : https://youtu.be/ssLq_EK2jLE
- Tokenizers à base de sous-mots : https://youtu.be/zHvTiHr506c
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Tokenizers à base de caractères

Qu'est-ce qu'un tokenizer à base de caractères, et quelles sont les forces et les faiblesses de ces tokenizers.
Intervenant : Lysandre Debut
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter2
Vidéos connexes :
- Tokenizers à base de mots : https://youtu.be/nhJxYji1aho
- Tokenizers à base de caractères : https://youtu.be/ssLq_EK2jLE
- Tokenizers à base de sous-mots : https://youtu.be/zHvTiHr506c
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Tokenizers à base de sous-mots

Qu'est-ce qu'un tokenizer à base de sous-mots, et quelles sont les forces et les faiblesses de ces tokenizers.
Intervenant : Lysandre Debut
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter2
Vidéos connexes :
- Tokenizers à base de mots : https://youtu.be/nhJxYji1aho
- Tokenizers à base de caractères : https://youtu.be/ssLq_EK2jLE
- Tokenizers à base de sous-mots : https://youtu.be/zHvTiHr506c
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Le pipeline de tokénisation

Que se passe-t-il lorsque nous appelons un tokenizer sur certains textes et comment calcule-t-il les nombres qu'il produit ?
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter2
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/tokenizer_pipeline.ipynb
Vidéos connexes :
- La fonction pipeline : https://youtu.be/tiZFewofSLM
- En savoir plus sur les algorithmes du tokenizer : https://youtu.be/VFp38yj8h3A
- En savoir plus sur les masques d'attention : https://youtu.be/M6adb1j2jPI
- En savoir plus sur les token de type identifiant : https://youtu.be/0u3ioSwev3s
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Regroupement des entrées (PyTorch)

Comment pouvons-nous regrouper différentes phrases de différentes longueurs et nous assurer que nous obtenons le même résultat lorsque nous les passons dans le modèle sous forme de batch ou de phrases individuelles.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter2
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/batch_inputs_pt.ipynb
Version TensorFlow : https://youtu.be/ROxrFOEbsQE
Vidéos connexes :
- La fonction pipeline : https://youtu.be/tiZFewofSLM
- Le pipeline de tokenisation : https://youtu.be/Yffk5aydLzg
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Regroupement des entrées (TensorFlow)

Comment pouvons-nous regrouper différentes phrases de différentes longueurs et nous assurer que nous obtenons le même résultat lorsque nous les passons dans le modèle sous forme de batch ou de phrases individuelles.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter2
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/batch_inputs_pt.ipynb
Version PyTorch : https://youtu.be/M6adb1j2jPI
Vidéos connexes :
- La fonction pipeline : https://youtu.be/tiZFewofSLM
- Le pipeline de tokenisation : https://youtu.be/Yffk5aydLzg
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Vue d'ensemble de Datasets d'Hugging Face (PyTorch)

Une introduction rapide à la bibliothèque 🤗 Datasets : comment l'utiliser pour télécharger et prétraiter un jeu de données.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter3
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/datasets_overview_pt.ipynb
TensorFlow version: https://youtu.be/W_gMJF0xomE
Vidéos connexes :
- Comment prétraiter des paires de phrases : https://youtu.be/0u3ioSwev3s
- Documentation de 🤗 Datasets: https://huggingface.co/docs/datasets/
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Vue d'ensemble de Datasets d'Hugging Face (Tensorflow)

Une introduction rapide à la bibliothèque 🤗 Datasets : comment l'utiliser pour télécharger et prétraiter un jeu de données.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter3
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/datasets_overview_pt.ipynb
Version PyTorch : https://youtu.be/_BZearw7f0w
Vidéos connexes :
- Comment prétraiter des paires de phrases : https://youtu.be/0u3ioSwev3s
- Documentation de 🤗 Datasets: https://huggingface.co/docs/datasets/
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Prétraitement de paires de phrases (PyTorch)

Beaucoup de problèmes de classification de textes traitent de paires de phrases, comment utiliser la bibliothèque Transformers et ses tokenizers pour les prétraiter ?
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter3
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/sentence_pairs_pt.ipynb
Version TensorFlow : https://youtu.be/P-rZWqcB6CE
Vidéos connexes :
- Le pipeline de tokenisation : https://youtu.be/Yffk5aydLzg
- Comment regrouper les entrées : https://youtu.be/M6adb1j2jPI
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Prétraitement de paires de phrases (TensorFlow)

Beaucoup de problèmes de classification de textes traitent de paires de phrases, comment utiliser la bibliothèque Transformers et ses tokenizers pour les prétraiter ?
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter3
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/sentence_pairs_pt.ipynb
Version PyTorch : https://youtu.be/0u3ioSwev3s
Vidéos connexes :
- Le pipeline de tokenisation : https://youtu.be/Yffk5aydLzg
- Comment regrouper les entrées : https://youtu.be/M6adb1j2jPI
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Qu'est-ce que le rembourrage dynamique ?

Qu'est-ce que le rembourrage dynamique et diffère-t-il du rembourrage fixe traditionnel ?
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter3
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/dynamic_padding.ipynb
Vidéos connexes :
- Comment prétraiter des paires de phrases : https://youtu.be/0u3ioSwev3s
- La bibliothèque 🤗 Datasets : https://youtu.be/_BZearw7f0w
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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L'API Trainer

L'API Trainer de la bibliothèque Transformers, et comment l'utiliser pour affiner un modèle.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter3
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/trainer_api.ipynb
Vidéos connexes :
- Comment instancier un transformer : https://youtu.be/AhChOFRegn4
- Comment prétraiter des paires de phrases : https://youtu.be/0u3ioSwev3s
- La bibliothèque 🤗 Datasets : https://youtu.be/_BZearw7f0w
- Qu'est-ce que le rembourrage dynamique : https://youtu.be/7q5NyFT8REg
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Introduction à Keras

Qu'est-ce que Keras et comment l'utiliser avec les transformers.
Intervenant : Matthew Carrigan
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter3
Vidéos connexes :
- Vue d’ensemble de Datasets : https://youtu.be/W_gMJF0xomE
- Finetuning avec TensorFlow : https://youtu.be/alq1l8Lv9GA
- Plannification du taux d'apprentissage dans TensorFlow : https://youtu.be/eKv4rRcCNX0
- Prédiction et métriques : https://youtu.be/nx10eh4CoOs
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Finetuning avec TensorFlow

Finetunons un transformer dans TensorFlow, en utilisant Keras.
Intervenant : Matthew Carrigan
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter3
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/tensorflow_finetuning.ipynb
Vidéos connexes :
- Qu'est-ce que l'apprentissage par transfert : https://youtu.be/BqqfQnyjmgg
- Que se passe-t-il dans la fonction pipeline ? : https://youtu.be/wVN12smEvqg
- Le pipeline de tokenization : https://youtu.be/Yffk5aydLzg
- Vue d’ensemble de Datasets : https://youtu.be/W_gMJF0xomE
- Introduction à Keras : https://youtu.be/rnTGBy2ax1c
- Planification du taux d'apprentissage dans TensorFlow : https://youtu.be/eKv4rRcCNX0
- Prédiction et métriques : https://youtu.be/nx10eh4CoOs
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Planification du taux d'apprentissage avec TensorFlow

Comment planifier le taux d'apprentissage en utilisant TensorFlow et Keras.
Intervenant : Matthew Carrigan
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter3
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/tf_lr_scheduling.ipynb
Vidéos connexes :
- Introduction à Keras: https://youtu.be/rnTGBy2ax1c
- Finetuning avec TensorFlow: https://youtu.be/alq1l8Lv9GA
- Prediction et métriques : https://youtu.be/nx10eh4CoOs
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Prédictions et métriques TensorFlow

Utilisez TensorFlow et Keras pour calculer des prédictions avec notre modèle finetuné, et l'évaluer.
Intervenant : Matthew Carrigan
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter3
Vidéos connexes :
- Vue d’ensemble de Datasets : https://youtu.be/W_gMJF0xomE
- Introduction à Keras: https://youtu.be/rnTGBy2ax1c
- Finetuning avec TensorFlow: https://youtu.be/alq1l8Lv9GA
- Planification du taux d'apprentissage avec TensorFlow : https://youtu.be/eKv4rRcCNX0
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Écrire votre boucle d'entraînement dans PyTorch

Finetunons un transformer avec PyTorch sans utiliser d'outils spéciaux.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter3
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/training_loop.ipynb
Vidéos connexes :
- Comment instancier un transformer : https://youtu.be/AhChOFRegn4
- Comment prétraiter des paires de phrases : https://youtu.be/0u3ioSwev3s
- La bibliothèque 🤗 Datasets : https://youtu.be/_BZearw7f0w
- Qu'est-ce que le rembourrage dynamique : https://youtu.be/7q5NyFT8REg
- L'API Trainer : https://youtu.be/nvBXf7s7vTI
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Optimisez votre boucle d'entraînement PyTorch avec Accelerate

Comment faire fonctionner une boucle d'entraînement sur n'importe quelle configuration distribuée avec 🤗 Accelerate.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter3
Vidéos connexes :
- L’API Trainer : https://youtu.be/nvBXf7s7vTI
- Écrire votre boucle d'entraînement en PyTorch : https://youtu.be/Dh9CL8fyG80
- Documentation d’🤗 Accelerate: https://huggingface.co/docs/accelerate/
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Naviguer sur le Hub des modèles

Visitez le Hub des modèles d’Hugging Face !
Intervenant : Lysandre Debut
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter4
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/training_loop.ipynb

Vidéos connexes : - The push to hub API: https://youtu.be/A5IWIxsHLUw - Managing a repo on the Model Hub: https://youtu.be/rkCly_cbMBk
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Gestion d'un dépôt sur le Hub des modèles

Apprenez à gérer un dépôt sur le Hub de modèles d'Hugging Face. Cette vidéo couvre la création d'un dépôt, les ajouts de fichiers via l'interface web ainsi que via la ligne de commande.
Intervenant : Lysandre Debut
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter4
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/training_loop.ipynb
Afin de pouvoir suivre cette vidéo, nous vous recommandons de vous familiariser au préalable avec git et git-lfs. Installation de git : https://git-scm.com/book/en/v2/Getting-Started-Installing-Git
Installer git-lfs : https://git-lfs.github.com/
Tutoriel Git : https://git-scm.com/docs/gittutorial
Vidéos connexes :
- L'API push to hub : https://youtu.be/A5IWIxsHLUw
- Naviguer dans le Hub des modèles : https://youtu.be/XvSGPZFEjDY
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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L'API Push to Hub (PyTorch)

Partagez facilement vos modèles finetunés sur le Hub d’Hugging Face en utilisant l'API push to hub.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter4
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/push_to_hub_pt.ipynb
 Version TensorFlow : https://youtu.be/pUh5cGmNV8Y
Vidéos connexes :
- Naviguez dans le Hub des modèles : https://youtu.be/XvSGPZFEjDY
- Comment instancier un transformer : https://youtu.be/AhChOFRegn4
- L’API Trainer : https://youtu.be/nvBXf7s7vTI
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L'API Push to Hub (TensorFlow)

Partagez facilement vos modèles finetunés sur le Hub d’Hugging Face en utilisant l'API push to hub.
Intervenant : Matthew Carrigan
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter4
Version PyTorch : https://youtu.be/Zh0FfmVrKX0
Vidéos connexes :
- Naviguez dans le Hub des modèles : https://youtu.be/XvSGPZFEjDY
- Comment instancier un transformer : https://youtu.be/AhChOFRegn4
- L’API Trainer : https://youtu.be/nvBXf7s7vTI
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Chargement d'un jeu de données personnalisé

Découvrez comment charger un jeu de données personnalisé avec la bibliothèque 🤗 Datasets.
Intervenant : Lewis Tunstall
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter5
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/load_custom_dataset.ipynb
Vidéos connexes :
- Sauvegarde et rechargement d'un jeu de données : https://youtu.be/blF9uxYcKHo
- Découper et trancher un jeu de données 🔪 : https://youtu.be/tqfSFcPMgOI
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Découper et trancher un jeu de données 🔪

Cette vidéo vous apprendra toutes les opérations de base à connaître pour préparer vos données pour l'entraînement avec la bibliothèque 🤗 Datasets.
Intervenant : Lewis Tunstall
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter5
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/slice_and_dice.ipynb
Vidéos connexes :
- Chargement d'un jeu de données personnalisé : https://youtu.be/HyQgpJTkRdE
- Sauvegarde et rechargement d'un jeu de données : https://youtu.be/blF9uxYcKHo
- Datasets + DataFrames = ❤️ : https://youtu.be/tfcY1067A5Q
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Datasets + DataFrames = ❤️

Convertir un jeu de données de la bibliothèque 🤗 Datasets en un DataFrame pandas et inversement est très facile ! Cette vidéo vous montrera comment ces deux classes interagissent entre elles de manière transparente.
Intervenant : Lewis Tunstall
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter5
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/datasets_and_dataframes.ipynb
Vidéos connexes :
- Chargement d'un jeu de données personnalisé : https://youtu.be/HyQgpJTkRdE
- Découper et trancher un jeu de données 🔪 : https://youtu.be/tqfSFcPMgOI
- Sauvegarde et rechargement d'un jeu de données : https://youtu.be/blF9uxYcKHo
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Sauvegarde et rechargement d'un jeu de données

Apprenez à enregistrer votre jeu de données et à le recharger ultérieurement avec la bibliothèque 🤗 Datasets.
Intervenant : Lewis Tunstall
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter5
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/save_load_dataset.ipynb
Vidéos connexes :
- Chargement d'un jeu de données personnalisé : https://youtu.be/HyQgpJTkRdE
- Découper et trancher un jeu de données 🔪 : https://youtu.be/tqfSFcPMgOI
- Téléchargement d'un jeu de données sur le Hub : https://youtu.be/HaN6qCr_Afc
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Association de la mémoire et streaming

La bibliothèque 🤗 Datasets vous permet d'utiliser et de traiter des jeux de données qui ne tiennent pas dans la mémoire vive. Découvrez comment elle peut le faire grâce à l’association mémoire et comment utiliser la fonctionnalité de streaming.
Intervenant : Lewis Tunstall
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter5
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/memory_mapping_streaming.ipynb
Vidéos connexes :
- Chargement d'un jeu de données personnalisé : https://youtu.be/HyQgpJTkRdE
- Découper et trancher un jeu de données 🔪 : https://youtu.be/tqfSFcPMgOI
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Téléchargement d'un jeu de données vers le Hub

Dans cette vidéo, vous apprendrez à télécharger vos propres jeux de données sur le Hub.
Intervenant : Lewis Tunstall
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter5
Vidéos connexes :
- Chargement d'un jeu de données personnalisé : https://youtu.be/HyQgpJTkRdE
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Enchâssement de texte et recherche sémantique

Découvrez comment les transformers peuvent être utilisés pour représenter des documents et des requêtes sous forme de vecteurs appelés enchâssements. Dans cette vidéo, nous appliquons cette technique pour créer un moteur de recherche sémantique !
Intervenant : Lewis Tunstall
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter5
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/semantic_search.ipynb
Vidéos connexes :
- Chargement d'un jeu de données personnalisé : https://youtu.be/HyQgpJTkRdE
- Découper et trancher un jeu de données 🔪 : https://youtu.be/tqfSFcPMgOI
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Entraîner un nouveau tokenizer

Vous êtes-vous déjà demandé comment créer un tokenizer BERT ou GPT2 dans votre propre langue ou sur votre propre corpus ? Cette vidéo vous apprendra à le faire avec n'importe quel tokenizer de la bibliothèque 🤗 Transformers.
Intervenant : Lucile Saulnier
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter5
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/train_new_tokenizer.ipynb
Vidéos connexes :
- Construire un nouveau tokenizer : https://youtu.be/MR8tZm5ViWU
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Pourquoi les tokenizers rapides sont-ils appelés rapides ?

Les tokenizers rapides sont rapides, mais de combien exactement ? Cette vidéo vous le dira.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter6
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/fast_tokenizers.ipynb
Vidéos connexes :
- Les superpouvoirs des tokenizers rapides : https://youtu.be/3umI3tm27Vw
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Les superpouvoirs des tokenizers rapides

Les tokenizers rapides sont rapides, mais ils disposent également de fonctionnalités supplémentaires permettant de faire correspondre les tokens aux mots dont ils proviennent ou à la portée originale des caractères dans le texte brut. Cette vidéo explore ces fonctionnalités.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter6
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/offset_mapping.ipynb
Vidéos connexes :
- Pourquoi les tokenizers rapides sont-ils appelés rapides ? : https://youtu.be/g8quOxoqhHQ
- Entraîner un nouveau tokenizer: https://youtu.be/DJimQynXZsQ
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Dans le pipeline de classification de tokens (PyTorch)

Que se passe-t-il dans le pipeline de classification de tokens, et comment passe-t-on des logits aux étiquettes d'entités ? Cette vidéo vous le montrera.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter6
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/token_pipeline_pt.ipynb
Version TensorFlow : https://youtu.be/0E7ltQB7fM8
Vidéos connexes :
- Que se passe-t-il à l'intérieur de la fonction pipeline ? : https://youtu.be/1pedAIvTWXk
- Les superpouvoirs des tokenizers rapides : https://youtu.be/3umI3tm27Vw
- Traitement des données pour la classification de tokens : https://youtu.be/iY2AZYdZAr0
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Dans le pipeline de classification de tokens (TensorFlow)

Que se passe-t-il dans le pipeline de classification de tokens, et comment passe-t-on des logits aux étiquettes d'entités ? Cette vidéo vous le montrera.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter6
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/token_pipeline_pt.ipynb
Version PyTorch : https://youtu.be/0E7ltQB7fM8
Vidéos connexes :
- Que se passe-t-il à l'intérieur de la fonction pipeline ? : https://youtu.be/1pedAIvTWXk
- Les superpouvoirs des tokenizers rapides : https://youtu.be/3umI3tm27Vw
- Traitement des données pour la classification de tokens : https://youtu.be/iY2AZYdZAr0
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Dans le pipeline de réponse aux questions (PyTorch)

Comment le pipeline de réponse aux questions fonctionne-t-il réellement ? Dans cette vidéo, nous explorons comment nous passons des prédictions du modèle à la recherche de la réponse dans le contexte initial.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter6
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/git...
Version TensorFlow : https://youtu.be/b3u8RzBCX9Y
Vidéos connexes :
- Que se passe-t-il à l'intérieur de la fonction pipeline ? : https://youtu.be/1pedAIvTWXk
- Les superpouvoirs des tokenizers rapides : https://youtu.be/3umI3tm27Vw
- Traitement des données pour la réponse aux questions : https://youtu.be/qgaM0weJHpA
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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A l'intérieur du pipeline de réponse aux questions (TensorFlow)

Comment le pipeline de réponse aux questions fonctionne-t-il réellement ? Dans cette vidéo, nous explorons comment nous passons des prédictions du modèle à la recherche de la réponse dans le contexte initial.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter6
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/git...
Version PyTorch : https://youtu.be/_wxyB3j3mk4
Vidéos connexes :
- Que se passe-t-il à l'intérieur de la fonction pipeline ? : https://youtu.be/1pedAIvTWXk
- Les superpouvoirs des tokenizers rapides : https://youtu.be/3umI3tm27Vw
- Traitement des données pour la réponse aux questions : https://youtu.be/qgaM0weJHpA
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Qu'est-ce que la normalisation ?

La première étape de la tokenisation des textes est appelée normalisation. Mais qu'est-ce que cela signifie ? Cette vidéo vous dira tout à ce sujet.
Intervenant : Lucile Saulnier
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter6
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/normalization.ipynb
Vidéos connexes :
- Qu'est-ce que la prétokénisation ? https://youtu.be/grlLV8AIXug
- Entraîner un nouveau tokenizer : https://youtu.be/DJimQynXZsQ
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Qu'est-ce que la prétokénisation ?

La prétokénisation est la deuxième étape de la tokénisation des textes. Mais qu'est-ce que cela signifie ? Cette vidéo vous dira tout à ce sujet.
Intervenant : Lucile Saulnier
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter6
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/pre_tokenization.ipynb
Vidéos connexes :
- Qu’est-ce que la normalization ? https://youtu.be/4IIC2jI9CaU
- Entraîner un nouveau tokenizer : https://youtu.be/DJimQynXZsQ
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Tokenisation Byte Pair Encoding

Cette vidéo vous apprendra tout ce qu'il y a à savoir sur l'algorithme de tokenisation Byte Pair Encoding. Comment il est entraîné sur un corpus de textes et comment il est appliqué pour tokeniser des textes.
Intervenant : Lucile Saulnier
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter6
Vidéos connexes :
- Tokenisation Unigram : https://youtu.be/TGZfZVuF9Yc
- Tokenisation WordPiece : https://youtu.be/qpv6ms_t_1A
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Tokénisation WordPiece

Cette vidéo vous apprendra tout ce qu'il y a à savoir sur l'algorithme de tokenisation WordPiece. Comment il est entraîné sur un corpus de textes et comment il est appliqué pour tokeniser des textes.
Intervenant : Lucile Saulnier
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter6
Vidéos connexes :
- Tokenisation Byte Pair Encoding : https://youtu.be/HEikzVL-lZU
- Tokenisation Unigram : https://youtu.be/TGZfZVuF9Yc
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Tokenization Unigram

Cette vidéo vous apprendra tout ce qu'il y a à savoir sur l'algorithme de tokenisation Unigram. Comment il est entraîné sur un corpus de textes et comment il est appliqué pour tokeniser des textes.
Intervenant : Lucile Saulnier
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter6
Vidéos connexes :
- Tokenisation Byte Pair Encoding : https://youtu.be/HEikzVL-lZU
- Tokenisation  WordPiece : https://youtu.be/qpv6ms_t_1A
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Construction d'un nouveau tokenizer

Découvrez comment utiliser la bibliothèque 🤗 Tokenizers pour construire votre propre tokenizer, l'entraîner, puis comment l'utiliser dans la bibliothèque 🤗 Transformers.
Intervenant : Lucile Saulnier
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter6
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/building_tokenizer.ipynb
Vidéos connexes :
- Entraîner un nouveau tokenizer : https://youtu.be/DJimQynXZsQ
- Tokenisation Byte Pair Encoding : https://youtu.be/HEikzVL-lZU
- Tokenisation  WordPiece : https://youtu.be/qpv6ms_t_1A
- Tokenisation Unigram : https://youtu.be/TGZfZVuF9Yc
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Traitement des données pour la classification de tokens

Cette vidéo vous explique comment prétraiter un jeu de données pour une tâche de classification de tokens.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter7
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/token_processing.ipynb
Vidéos connexes :
- 🤗 Tâches : classification de tokens : https://youtu.be/wVHdVlPScxA
- À l'intérieur du pipeline de classification de tokens (PyTorch): https://youtu.be/0E7ltQB7fM8
- À l'intérieur du pipeline de classification de tokens (TensorFlow): https://youtu.be/PrX4CjrVnNc
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Traitement des données pour la modélisation du langage masqué

Comment prétraiter un jeu de données pour une tâche de modélisation du langage masqué, par exemple pour remplir les blancs d'une phrase.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter7
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/mlm_processing.ipynb
Vidéos connexes :
- 🤗 Tâches : modélisation du langage masqué : https://youtu.be/mqElG5QJWUg
- Finetuning avec TensorFlow: https://youtu.be/AUozVp78dhk
- L’API Trainer : https://youtu.be/nvBXf7s7vTI
- Écrire votre boucle d'entraînement en PyTorch: https://youtu.be/Dh9CL8fyG80
- Optimisez votre boucle d'entraînement PyTorch avec Accelerate : https://youtu.be/s7dy8QRgjJ0
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Qu'est-ce que la perplexité ?

Les modèles de langage sont souvent évalués à l'aide d'une métrique appelée perplexité. Vous vous sentez perplexe à ce sujet ? Regardez cette vidéo pour tout savoir.
Intervenant : Leandro von Werra
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter7
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/perplexity.ipynb
Vidéos connexes :
- 🤗 Tâches : modélisation du langage causal : https://youtu.be/Vpjb1lu0MDk
- 🤗 Tâches : modélisation du langage masqué : https://youtu.be/mqElG5QJWUg
- Traitement des données pour la modélisation du langage causal: https://youtu.be/ma1TrR7gE7I
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
Vous n'avez pas de compte Hugging Face ? Inscrivez-vous maintenant : http://huggingface.co/join



Qu'est-ce que l'adaptation au domaine ?

Dans cette vidéo, nous expliquons ce qu'est l'adaptation au domaine et nous examinons des exemples de versions finetunées de modèles qui se sont adaptés à leur corpus de finetuning.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter7
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/domain_adaptation.ipynb
Vidéos connexes :
- Qu'est-ce que l'apprentissage par transfert ? : https://youtu.be/BqqfQnyjmgg
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Traitement des données pour la traduction

Comment prétraiter un jeu de données pour une tâche de traduction ? Cette vidéo vous aidera à le faire.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter7
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/translation_processing.ipynb
Vidéos connexes :
- 🤗 Tâches : traduction : https://youtu.be/1JvfrvZgi6c
- Traitement des données pour le résumé de texte : https://youtu.be/1m7BerpSq8A
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Qu'est-ce que la métrique BLEU ?

La métrique BLEU est souvent utilisée pour évaluer les modèles de traduction. Cette vidéo vous explique comment elle fonctionne.
Intervenant : Lewis Tunstall
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter7
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/bleu_metric.ipynb
Vidéos connexes :
- 🤗 Tâches : traduction : https://youtu.be/1JvfrvZgi6c
- Traitement des données pour la traduction : https://youtu.be/XAR8jnZZuUs
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Traitement des données pour le résumé

Cette vidéo montre comment prétraiter des données pour une tâche de résumé.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter7
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/summarization_processing.ipynb
Vidéos connexes :
- 🤗 Tâches : Résumé de textes : https://youtu.be/yHnr5Dk2zCI
- Traitement des données pour la traduction : https://youtu.be/XAR8jnZZuUs
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Qu'est-ce que la métrique ROUGE ?

La métrique ROUGE est souvent utilisée dans les tâches de compression, mais comment est-elle calculée exactement ?
Intervenant : Lewis Tunstall
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter7
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/rouge_metric.ipynb
Vidéos connexes :
- 🤗 Tâches : Résumé de textes : https://youtu.be/yHnr5Dk2zCI
- Traitement des données pour la traduction : https://youtu.be/XAR8jnZZuUs
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Traitement des données pour la modélisation du langage causal

Dans cette vidéo, nous allons voir comment prétraiter un jeu de données pour une tâche de modélisation du langage causal.
Intervenant : Leandro von Werra
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter7
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/clm_processing.ipynb
Vidéos connexes :
- Finetuning avec TensorFlow : https://youtu.be/AUozVp78dhk
- L’API Trainer : https://youtu.be/nvBXf7s7vTI
- Écrivez votre boucle d'entraînement dans PyTorch : https://youtu.be/Dh9CL8fyG80
- Optimisez votre boucle d'entraînement PyTorch avec Accelerate : https://youtu.be/s7dy8QRgjJ0
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Utilisation d'une fonction de perte personnalisée

Dans cette vidéo, nous allons voir comment utiliser une fonction de perte personnalisée. La plupart des modèles de 🤗 Transformers renvoient automatiquement la perte lorsque vous leur fournissez des étiquettes, mais parfois, vous ne voulez pas la perte par défaut. Nous montrons ici comment pondérer dynamiquement les échantillons dans la perte en utilisant l'API Trainer et 🤗 Accelerate.
Intervenant : Leandro von Werra
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter7
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/custom_loss.ipynb
Vidéos connexes :
- L’API Trainer : https://youtu.be/nvBXf7s7vTI
- Écrivez votre boucle d'entraînement dans PyTorch : https://youtu.be/Dh9CL8fyG80
- Optimisez votre boucle d'entraînement PyTorch avec Accelerate : https://youtu.be/s7dy8QRgjJ0
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Traitement des données pour la réponse aux questions

Cette vidéo explore comment prétraiter un jeu de données pour la réponse aux questions et le préparer pour un transformer.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter7
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/qa_processing.ipynb
Vidéos connexes :
- 🤗 Tâches : Réponse aux questions : https://youtu.be/ajPx5LwJD-I
- L'étape de post-traitement dans la réponse aux questions (PyTorch) : https://youtu.be/BNy08iIWVJM
- L'étape de post-traitement dans la réponse aux questions (TensorFlow) : https://youtu.be/VN67ZpN33Ss
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L'étape de post-traitement en réponse aux questions (PyTorch)

L'évaluation dans les tâches de réponse aux questions peut être délicate car il est difficile de convertir la sortie du modèle en réponses dans les contextes originaux. Cette vidéo va (espérons-le) rendre les choses plus claires !
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter7
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/qa_postprocessing_pt.ipynb
Version TensorFlow: https://youtu.be/VN67ZpN33Ss
Vidéos connexes :
- Traitement des données pour la réponse aux questions : https://youtu.be/qgaM0weJHpA
- Dans le pipeline de réponse aux questions : https://youtu.be/_wxyB3j3mk4
- Les superpouvoirs des tokenizers rapides : https://youtu.be/3umI3tm27Vw
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L'étape de post-traitement en réponse aux questions (TensorFlow)

L'évaluation dans les tâches de réponse aux questions peut être délicate car il est difficile de convertir la sortie du modèle en réponses dans les contextes originaux. Cette vidéo va (espérons-le) rendre les choses plus claires !
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter7
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/qa_postprocessing_tf.ipynb
Version PyTorch : https://youtu.be/BNy08iIWVJM
Vidéos connexes :
- Traitement des données pour la réponse aux questions : https://youtu.be/qgaM0weJHpA
- Dans le pipeline de réponse aux questions : https://youtu.be/_wxyB3j3mk4
- Les superpouvoirs des tokenizers rapides : https://youtu.be/3umI3tm27Vw
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Assembleurs de données : une visite

La bibliothèque 🤗 Transformers fournit de nombreux assembleurs de données que vous pouvez utiliser pour regrouper vos échantillons dans un batch. Si vous êtes perdu entre toutes les possibilités, cette vidéo est pour vous !
Intervenant : Matthew Carrigan
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter7
Vidéos connexes :
- Finetuning avec TensorFlow : https://youtu.be/AUozVp78dhk
- L’API Trainer : https://youtu.be/nvBXf7s7vTI
- Écrivez votre boucle d'entraînement dans PyTorch : https://youtu.be/Dh9CL8fyG80
- Optimisez votre boucle d'entraînement PyTorch avec Accelerate : https://youtu.be/s7dy8QRgjJ0
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Que faire lorsque vous obtenez une erreur ?

Vous vous sentez dépassé par ce message d'erreur que Python vient de vous envoyer ? Pas de panique, nous allons y voir plus clair ensemble.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter8
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/debug_error.ipynb
Vidéos connexes :
- Utilisation d'un débogueur dans un notebook : https://youtu.be/rSPyvPw0p9k
- Utilisation d'un débogueur dans un terminal : https://youtu.be/5PkZ4rbHL6c
- Déboguer le pipeline d'entraînement (PyTorch): https://youtu.be/L-WSwUWde1U
- Déboguer le pipeline d'entraînement (TensorFlow): https://youtu.be/N9kO52itd0Q
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Utilisation d'un débogueur dans un notebook

Saviez-vous qu'il existe un débogueur Python que vous pouvez facilement utiliser dans un Jupyter Notebook ou un Google Colab ? Laissez-nous vous montrer comment l'utiliser.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter8
Ouvrir les codes de la vidéo dans Colab : https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/videos/debug_notebook.ipynb
Vidéos connexes :
- Que faire lorsque vous obtenez une erreur ? https://youtu.be/DQ-CpJn6Rc4
- Utilisation d'un débogueur dans un terminal : https://youtu.be/5PkZ4rbHL6c
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Utiliser un débogueur dans un terminal

Saviez-vous qu'il existe un débogueur Python que vous pouvez facilement utiliser en ligne de commande ? Laissez-nous vous montrer comment l'utiliser.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter8
Vidéos connexes :
- Que faire lorsque vous obtenez une erreur ? https://youtu.be/DQ-CpJn6Rc4
- Utilisation d'un débogueur dans un notebook : https://youtu.be/rSPyvPw0p9k
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Demander de l'aide sur les forums

Cette vidéo vous montrera comment poser au mieux une question sur les 🤗 Forums, et maximiser les chances d'obtenir une réponse rapide.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter8
Vidéos connexes :
- Que faire lorsque vous obtenez une erreur ? https://youtu.be/DQ-CpJn6Rc4
- Ouvrir un bon ticket : https://youtu.be/_PAli-V4wj0
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Déboguer le pipeline d'entraînement (PyTorch)

Vous obtenez une erreur lorsque vous appelez Trainer.train() ? Dans cette vidéo, nous allons vous apprendre à déboguer l'ensemble du pipeline d'entraînement, et nous espérons faire disparaître cette erreur.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter8
Version TensorFlow : https://youtu.be/N9kO52itd0Q
Vidéos connexes :
- L’API Trainer : https://youtu.be/nvBXf7s7vTI
- Que faire lorsque vous obtenez une erreur ? https://youtu.be/DQ-CpJn6Rc4
- Utilisation d'un débogueur dans un notebook : https://youtu.be/rSPyvPw0p9k
- Utilisation d'un débogueur dans un terminal: https://youtu.be/5PkZ4rbHL6c
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Déboguer le pipeline d'entraînement (TensorFlow)

Vous obtenez une erreur lorsque vous appelez model.fit() ? Dans cette vidéo, nous allons vous apprendre à déboguer l'ensemble du pipeline d'entraînement et, si possible, à faire disparaître cette erreur.
Intervenant : Matthew Carrigan
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter8
Version PyTorch : https://youtu.be/L-WSwUWde1U
Vidéos connexes :
- Finetuning avec TensorFlow: https://youtu.be/AUozVp78dhk
- Que faire lorsque vous obtenez une erreur ? https://youtu.be/DQ-CpJn6Rc4
- Utilisation d'un débogueur dans un notebook : https://youtu.be/rSPyvPw0p9k
- Utilisation d'un débogueur dans un terminal : https://youtu.be/5PkZ4rbHL6c
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20
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Rédiger un bon ticket

Dans cette vidéo, nous allons vous montrer comment rédiger un bon ticket sur GitHub, afin de maximiser les chances que quelqu'un vous aide et résolve votre bug le plus rapidement possible.
Intervenant : Sylvain Gugger
Traduction : Loïck Bourdois
Cette vidéo fait partie du cours Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr/chapter8
Vidéos connexes :
- Que faire lorsque vous obtenez une erreur ? https://youtu.be/DQ-CpJn6Rc4
- Utilisation d'un débogueur dans un notebook : https://youtu.be/rSPyvPw0p9k
- Utilisation d'un débogueur dans un terminal : https://youtu.be/5PkZ4rbHL6c
- Demander de l'aide sur les forums : https://youtu.be/S2EEG3JIt2A
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🤗 Tasks : Classification de tokens

Cette vidéo fait partie du cours d’Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr
Intervenante :  Merve Noyan
Traduction : Loïck Bourdois
Un aperçu de la tâche de classification de tokens. 
Vous pouvez en savoir plus sur la classification de tokens dans cette section du cours : https://huggingface.co/course/fr/chapter7/2   
Vidéos connexes :
- Dans le pipeline de classification de tokens (PyTorch) : https://youtu.be/0E7ltQB7fM8 
- Dans le pipeline de classification de tokens (TensorFlow) : https://youtu.be/PrX4CjrVnNc 
- Traitement des données pour la classification de tokens : https://youtu.be/iY2AZYdZAr0 
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Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20 



🤗 Tasks : Réponse aux questions

Cette vidéo fait partie du cours d’Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr
Intervenante :  Merve Noyan
Traduction : Loïck Bourdois
Un aperçu de la tâche de réponse aux questions. 
Vous pouvez en savoir plus sur la réponse aux questions dans cette section du cours : https://huggingface.co/course/fr/chapter7/7   
Vidéos connexes :
- Dans le pipeline de réponse aux questions (PyTorch) : https://youtu.be/_wxyB3j3mk4 
- Dans le pipeline de réponse aux questions (TensorFlow) : https://youtu.be/b3u8RzBCX9Y
- Traitement des données pour la réponse aux questions : https://youtu.be/qgaM0weJHpA 
- L'étape de post-traitement en réponse aux questions (PyTorch) : https://youtu.be/BNy08iIWVJM 
- L'étape de post-traitement en réponse aux questions (TensorFlow) : https://youtu.be/VN67ZpN33Ss 
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🤗 Tasks : Modélisation du langage causal

Cette vidéo fait partie du cours d’Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr
Intervenante :  Merve Noyan
Traduction : Loïck Bourdois
Un aperçu de la tâche de modélisation du langage causal. 
Vous pouvez en savoir plus sur la modélisation du langage causal dans cette section du cours : https://huggingface.co/course/fr/chapter7/6
Vidéos connexes :
- Traitement des données pour la modélisation du langage causal : https://youtu.be/ma1TrR7gE7I 
- Qu'est-ce que la perplexité ? : https://youtu.be/NURcDHhYe98
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🤗 Tasks : Modélisation du langage masqué

Cette vidéo fait partie du cours d’Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr
Intervenante :  Merve Noyan
Traduction : Loïck Bourdois
Un aperçu de la tâche de modélisation du langage masqué. 
Vous pouvez en savoir plus sur la modélisation du langage masqué dans cette section du cours : https://huggingface.co/course/fr/chapter7/3   
Vidéos connexes :
- Traitement des données pour la modélisation du langage masqué : https://youtu.be/8PmhEIXhBvI
- Qu'est-ce que la perplexité ? : https://youtu.be/NURcDHhYe98
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🤗 Tasks : Résumé de textes

Cette vidéo fait partie du cours d’Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr
Intervenante :  Merve Noyan
Traduction : Loïck Bourdois
Un aperçu de la tâche de résumé de textes. 
Vous pouvez en savoir plus sur le résumé de textes dans cette section du cours : https://huggingface.co/course/fr/chapter7/5
Vidéos connexes :
- Traitement des données pour le résumé : https://youtu.be/1m7BerpSq8A 
- Qu'est-ce que la métrique ROUGE ? https://youtu.be/TMshhnrEXlg 
Vous n'avez pas de compte Hugging Face ? Inscrivez-vous maintenant : http://huggingface.co/join
Vous avez une question ? Consultez le forum d’Hugging Face : https://discuss.huggingface.co/c/course/20 



🤗 Tasks : Traduction

Cette vidéo fait partie du cours d’Hugging Face : http://huggingface.co/course/fr
Intervenante :  Merve Noyan
Traduction : Loïck Bourdois
Un aperçu de la tâche de traduction. 
Vous pouvez en savoir plus sur la traduction dans cette section du cours : https://huggingface.co/course/fr/chapter7/4
Vidéos connexes :
- Traitement des données pour la traduction : https://youtu.be/XAR8jnZZuUs 
- Qu'est-ce que la métrique BLEU ? : https://youtu.be/M05L1DhFqcw
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