<meta charset="utf-8" /><meta http-equiv="content-security-policy" content=""><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;local&quot;:&quot;introduction&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;local&quot;:&quot;bienvenue-au-cours&quot;,&quot;title&quot;:&quot;Bienvenue au cours 🤗 !&quot;},{&quot;local&quot;:&quot;quoi-sattendre&quot;,&quot;title&quot;:&quot;À quoi s&#39;attendre ?&quot;},{&quot;local&quot;:&quot;qui-sommesnous&quot;,&quot;title&quot;:&quot;Qui sommes-nous ?&quot;}],&quot;title&quot;:&quot;Introduction&quot;}" data-svelte="svelte-1phssyn">
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<h1 class="relative group"><a id="introduction" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#introduction"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a>
	<span>Introduction
	</span></h1>

<h2 class="relative group"><a id="bienvenue-au-cours" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#bienvenue-au-cours"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a>
	<span>Bienvenue au cours 🤗 !
	</span></h2>

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<p>Ce cours vous apprendra à utiliser les bibliothèques de NLP de l’écosystème <a href="https://huggingface.co/" rel="nofollow">Hugging Face</a> : <a href="https://github.com/huggingface/transformers" rel="nofollow">🤗 <em>Transformers</em></a>, <a href="https://github.com/huggingface/datasets" rel="nofollow">🤗 <em>Datasets</em></a>, <a href="https://github.com/huggingface/tokenizers" rel="nofollow">🤗 <em>Tokenizers</em></a> et <a href="https://github.com/huggingface/accelerate" rel="nofollow">🤗 <em>Accelerate</em></a>, ainsi que le <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow"><em>Hub</em></a>. C’est totalement gratuit et sans publicité.</p>
<h2 class="relative group"><a id="quoi-sattendre" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#quoi-sattendre"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a>
	<span>À quoi s&#39;attendre ?
	</span></h2>

<p>Voici un bref aperçu du cours :</p>
<div class="flex justify-center"><img class="block dark:hidden" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter1/summary.svg" alt="Bref aperçu du contenu du cours.">
<img class="hidden dark:block" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter1/summary-dark.svg" alt="Bref aperçu des différents chapitres du cours."></div>
<ul><li>Les chapitres 1 à 4 présentent les principaux concepts de la bibliothèque 🤗 <em>Transformers</em>. À la fin de ce chapitre, vous serez familier avec le fonctionnement des <em>transformers</em> et vous saurez comment utiliser un modèle présent sur le <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow"><em>Hub</em></a>, le <em>finetuner</em> sur un jeu de données, et partager vos résultats sur le <em>Hub</em> !</li>
<li>Les chapitres 5 à 8 présentent les bases des librairies 🤗 <em>Datasets</em> et 🤗 <em>Tokenizers</em> ainsi qu’une découverte des problèmes classiques de NLP. À la fin de ce chapitre, vous serez capable de résoudre les problèmes de NLP les plus communs par vous-même.</li>
<li>Les chapitres 9 à 12 proposent d’aller plus loin et d’explorer comment les <em>transformers</em> peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes de traitement de la parole et de vision par ordinateur. En suivant ces chapitres, vous apprendrez à construire et à partager vos modèles via des démonstrateurs, et vous serez capable d’optimiser ces modèles pour des environnements de production. Enfin, vous serez prêt à appliquer 🤗 <em>Transformers</em> à (presque) n’importe quel problème d’apprentissage automatique !</li></ul>
<p>Ce cours :</p>
<ul><li>requiert un bon niveau en Python,</li>
<li>se comprend mieux si vous avez déjà suivi un cours d’introduction à l’apprentissage profond comme <a href="https://www.fast.ai/" rel="nofollow">fast.ai’s</a>, <a href="https://course.fast.ai/" rel="nofollow"><em>Practical Deep Learning for Coders</em></a> ou un des cours développés par <a href="https://www.deeplearning.ai/" rel="nofollow"><em>DeepLearning.AI</em></a>,</li>
<li>n’attend pas une connaissance appronfondie de <a href="https://pytorch.org/" rel="nofollow">PyTorch</a> ou de <a href="https://www.tensorflow.org/" rel="nofollow">TensorFlow</a>, bien qu’être familiarisé avec l’un d’entre eux peut aider.</li></ul>
<p>Après avoir terminé ce cours, nous vous recommandons de suivre la <a href="https://www.coursera.org/specializations/natural-language-processing?utm_source=deeplearning-ai&utm_medium=institutions&utm_campaign=20211011-nlp-2-hugging_face-page-nlp-refresh" rel="nofollow">Spécialisation en NLP</a> dispensée par DeepLearning.AI, qui couvre une grande partie des modèles traditionnels de NLP comme le Bayésien naïf et les LSTMs qui sont importants à connaître!</p>
<h2 class="relative group"><a id="qui-sommesnous" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#qui-sommesnous"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a>
	<span>Qui sommes-nous ?
	</span></h2>

<p>À propos des auteurs de ce cours :</p>
<p><strong>Matthew Carrigan</strong> est ingénieur en apprentissage machine chez Hugging Face. Il vit à Dublin en Irlande. Il a travaillé auparavant comme ingénieur en apprentissage machine chez Parse.ly et avant cela comme chercheur postdoctoral au Trinity College Dublin. Il ne croit pas que nous arrivions à l’<em>AGI</em> en mettant à l’échelle les architectures existantes mais a tout de même beaucoup d’espoir dans l’immortalité des robots.</p>
<p><strong>Lysandre Debut</strong> est ingénieur en apprentissage machine chez Hugging Face et a travaillé sur la bibliothèque 🤗 <em>Transformers</em> depuis les premières phases de développement. Son but est de rendre le NLP accessible à tous en développant des outils disposant d’une API très simple.</p>
<p><strong>Sylvain Gugger</strong> est ingénieur recherche chez Hugging Face et un des principaux responsables de la bibliothèque 🤗 <em>Transformers</em>. Avant cela, il était chercheur en en apprentissage machine chez fast.ai et a écrit le livre <a href="https://learning.oreilly.com/library/view/deep-learning-for/9781492045519/" rel="nofollow"><em>Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch</em></a> avec Jeremy Howard. Son but est de rendre l’apprentissage profond plus accessible, en développant et en améliorant des techniques permettant aux modèles d’apprendre rapidement sur des ressources limitées.</p>
<p><strong>Merve Noyan</strong> est développeuse <em>advocate</em> chez Hugging Face et travaille à la création d’outils et de contenus visant à démocratiser l’apprentissage machine pour tous.</p>
<p><strong>Lucile Saulnier</strong> est ingénieure en apprentissage machine chez Hugging Face et travaille au développement et à l’implémentation de nombreux outils <em>open source</em>. Elle est également activement impliquée dans de nombreux projets de recherche dans le domaine du NLP comme l’entraînement collaboratif de modèles et le projet BigScience.</p>
<p><strong>Lewis Tunstall</strong> est ingénieur en apprentissage machine chez Hugging Face et dévoué au développement d’outils open source avec la volonté de les rendre accessibles à une communauté plus large. Il est également co-auteur du livre <a href="https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231/" rel="nofollow"><em>Natural Language Processing with Transformers</em></a>.</p>
<p><strong>Leandro von Werra</strong> est ingénieur en apprentissage machine dans l’équipe <em>open source</em> d’Hugging Face et également co-auteur du livre <a href="https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231/" rel="nofollow"><em>Natural Language Processing with Transformers</em></a>. Il a plusieurs années d’expérience dans l’industrie où il a pu déployer des projets de NLP en production et travailler sur toutes les étapes clefs du déploiement.</p>
<p>Êtes-vous prêt à commencer ? Dans ce chapitre, vous apprendrez :</p>
<ul><li>à utiliser la fonction <code>pipeline()</code> pour résoudre des problèmes de NLP comme la génération de texte et la classification,</li>
<li>l’architecture d’un <em>transformer</em>,</li>
<li>comment faire la distinction entre les différentes architectures d’encodeur, de décodeur et d’encodeur-décodeur ainsi que leurs différents cas d’usage.</li></ul>


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