<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-sur-le-cours&quot;,&quot;title&quot;:&quot;Bienvenue sur le 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-sur-le-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-sur-le-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 sur le cours 🤗 !
	</span></h2>

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<p>Ce cours vous apprendra à utiliser les librairies de NLP de l’écosystème <a href="https://huggingface.co/" rel="nofollow">Hugging Face</a> — <a href="https://github.com/huggingface/transformers" rel="nofollow">🤗 Transformers</a>, <a href="https://github.com/huggingface/datasets" rel="nofollow">🤗 Datasets</a>, <a href="https://github.com/huggingface/tokenizers" rel="nofollow">🤗 Tokenizers</a>, et <a href="https://github.com/huggingface/accelerate" rel="nofollow">🤗 Accelerate</a> — ainsi que le <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Hub de Hugging Face</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 librairie 🤗 Transformers. À la fin de ce chapitre, vous serez familier du fonctionnement des modèles Transformers et vous saurez comment utiliser un modèle du <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Hub de Hugging Face</a>, le finetuner sur un jeu de données, et partager vos résultats sur le Hub!</li>
<li>Les chapitres 5 à 8 présentent les bases de 🤗 Datasets et 🤗 Tokenizers 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 modèles Transformers peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes de traitement de la parole et de la 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 les environnements de production. Enfin, vous serez prêt à appliquer 🤗 Transformers à (presque) n’importe quel problème de machine learning!</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 au deep learning, comme <a href="https://www.fast.ai/" rel="nofollow">fast.ai’s</a> <a href="https://course.fast.ai/" rel="nofollow">Practical Deep Learning for Coders</a> ou un des cours développés par <a href="https://www.deeplearning.ai/" rel="nofollow">DeepLearning.AI</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 gamme de modèles traditionnels de NLP comme les Naïves Bayes 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 Machine Learning Engineer chez Hugging Face. Il vit à Dublin, en Irlande et à travaillé auparavant comme ingénieur en ML chez Parse.ly et avant cela comme chercheur postdoctoral à Trinity College Dublin. Il ne croit pas que nous arrivions à AGI en mettant à l’échelle les architectures existantes, mais il a tout de même beaucoup d’espoir dans l’immortalité des robots.</p>
<p><strong>Lysandre Debut</strong> est Machine Learning Engineer chez Hugging Face et a travaillé sur la librairie 🤗 Transformers depuis les premières phases de développement. Son but est de rendre NLP accessible pour tout le monde en développant des outils disposant d’une API très simple.</p>
<p><strong>Sylvain Gugger</strong> est Research Engineer chez Hugging Face et un des principaux responsable de la librairie 🤗 Transformers. Précédemment, Il a été chercheur en ML chez fast.ai et a écrit <em><a href="https://learning.oreilly.com/library/view/deep-learning-for/9781492045519/" rel="nofollow">Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch</a></em> avec Jeremy Howard. Son but ultime est de rendre le deep learning 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 Developer Advocate chez Hugging Face et travaille à la création d’outils et de contenu visant à démocratiser le machine learning pour tous.</p>
<p><strong>Lucile Saulnier</strong> est Machine Learning Engineer chez Hugging Face qui travaille au développement et à l’implémentation de nombreux outils open source. Elle est également activement impliquée dans de nombreux projets de recherche dans le domaine de NLP comme l’entraînement collaboratif de modèles et le projet BigScience.</p>
<p><strong>Lewis Tunstall</strong> est Machine Learning Engineer chez Hugging Face dévoué au développement d’outils open source avec la volonté de les rendre accessibles à une communauté plus large. Il est également co-auteur d’un livre qui va bientôt paraître, <a href="https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231/" rel="nofollow">Natural Language Processing with Transformers</a>.</p>
<p><strong>Leandro von Werra</strong> est Machine Learning Engineer dans l’équipe open-source chez Hugging Face et également co-auteur du livre qui va bientôt paraître, <a href="https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231/" rel="nofollow">Natural Language Processing with Transformers</a>. Il a plusieurs années d’expérience dans l’industrie du machine learning, où il a pu déployer des projets de NLP en production en travaillant 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>Quelle est l’architecture d’un modèle Transformer</li>
<li>Comment faire la distinction entre les différentes architectures d’encodeur, de décodeur et d’encodeur-décodeur et leurs condition d’utilisation</li></ul>


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