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Principes fondamentaux de Hugging Face
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Description du cursus
Principes fondamentaux de Hugging Face
Vous commencerez par vous familiariser avec Hugging Face Hub et la bibliothèque Transformers afin de télécharger et d'effectuer des inférences avec les modèles d'apprentissage automatique (LLM). Vous utiliserez ces modèles pour des tâches liées au langage naturel telles que la synthèse, la classification et la réponse à des questions sur des documents.
Vous apprendrez également à ajuster ces modèles en fonction de vos propres cas d'utilisation, en travaillant avec des ensembles de données personnalisés afin de modifier les paramètres du modèle et d'améliorer ses performances.
Vous ne serez pas limité aux applications textuelles non plus. Vous travaillerez avec des modèles de vision par ordinateur, des modèles audio et même des modèles de génération vidéo. Vous aurez également la possibilité de relier certains de ces domaines entre eux afin de créer des flux de travail multimodaux, tels que image-texte vers image et image-texte vers texte.
Enfin, les agents IA sont au cœur des discussions, et Hugging Face dispose de son propre cadre pour les agents IA : smolagents. smolagents est un cadre convivial permettant de créer des agents de codage, qui effectuent des actions en écrivant et en exécutant du code.
Commencez dès aujourd'hui votre parcours en tant que développeur d'IA.
Conditions préalables
Il n’y a pas de prérequis pour ce parcoursCourse
Naviguez et utilisez le vaste référentiel de modèles et d'ensembles de données disponibles sur le Hugging Face Hub.
Course
Apprenez les rouages des LLM et l'architecture révolutionnaire des transformateurs sur laquelle ils reposent !
Course
Combinez du texte, des images, du son et de la vidéo avec les derniers modèles d'IA de Hugging Face, et générez de nouvelles images et vidéos.
Project
Classify food images using Hugging Face models, automatically recognizing and categorizing food items.
Course
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
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