Félicitations !

Travailler avec Hugging Face

Jacob H. Marquez

Lead Data Engineer

Chapitre 1

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  • 🌐 Centre Hugging Face : une plateforme pour découvrir des modèles d'IA et des ensembles de données

Hugging Face logo

Travailler avec Hugging Face

Chapitre 2

Hugging Face pipelines

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Classification des textes

  • Analyse des sentiments : comprendre les émotions des clients

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  • 📝 Vérifications grammaticales : identifier les erreurs dans le texte

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  • 🔓 Attribution de catégorie : classer les demandes à l'aide de notes

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pipeline(task="text-classification")

Sentiment analysis

[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.97}]
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Résumé de texte

Example of text summarization

  • 🔧 Pipeline : préciser pipeline(task="summarization")
  • 📜 Longueur de sortie : ajuster à l'aide de min_new_tokens et max_new_tokens
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Questions et réponses relatives aux documents

Finding an answer from the document

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  • 📄 Traitement des PDF : utiliser.pages et .extract_text() de pypdf pour extraire du texte

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  • ❓ Pipeline de questions-réponses : préciser pipeline(task="question-answering")
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Modèles automatiques et tokeniseurs

More control and customization

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Félicitations et merci à vous !

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