Félicitations !

Travailler avec Hugging Face

Jacob H. Marquez

Lead Data Engineer

Chapitre 1

$$

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

Logo Hugging Face

Travailler avec Hugging Face

Chapitre 2

Pipelines Hugging Face

Travailler avec Hugging Face

Classification de texte

  • 📊 Analyse de sentiment : comprendre les émotions des client(e)s

$$

  • 📝 Vérification grammaticale : repérer les erreurs dans un texte

$$

  • 🔓 Affectation de catégorie : classer les demandes avec des cotes

$$

pipeline(task="text-classification")

Analyse de sentiment

[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.97}]
Travailler avec Hugging Face

Synthèse de texte

Exemple de synthèse de texte

  • 🔧 Pipeline : préciser pipeline(task="summarization")
  • 📜 Longueur de sortie : régler avec min_new_tokens et max_new_tokens
Travailler avec Hugging Face

Questions-réponses sur document

Trouver une réponse à partir du document

$$

$$

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

$$

  • ❓ Pipeline questions-réponses : préciser pipeline(task="question-answering")
Travailler avec Hugging Face

AutoModels et Tokenizers

Plus de contrôle et de personnalisation

Travailler avec Hugging Face

Félicitations et merci !

Travailler avec Hugging Face

Preparing Video For Download...