Dans cette article, tu va découvrir Hugging Face, la bibliothèque qui bouleverse le monde du Deep Learning.
Hugging Face est à la fois une communauté et une plateforme pour la recherche et l’utilisation de modèles de grande taille.
Sa bibliothèque open-source, appelée 🤗 Transformers, permet de créer et d’utiliser des modèles de type transformer.
Remarque : à partir de maintenant, j’utiliserai « Hugging Face » pour parler à la fois de l’entreprise et de sa librairie Transformers.
Hugging Face simplifie le processus d’accès et d’entraînement de modèles de pointe en PyTorch, TensorFlow et JAX, rendant ainsi ces modèles – accessibles à tous.
En utilisant des modèles pré-entraînés, les utilisateurs peuvent gagner du temps, réduire les coûts et même diminuer leur empreinte carbone.
Qu’il s’agisse de traitement du langage naturel (NLP), de vision par ordinateur (Computer Vision), de traitement audio ou même de tâches multimodales, cette bibliothèque répondra à tes besoins.
Le plus intéressant ? Elle comble le fossé entre les différents frameworks de Deep Learning, ce qui assure une souplesse dans le développement et le déploiement de modèles.
Quel est le but de Hugging Face ?
Le fondateur de Hugging Face, basé à New York, poursuit un objectif clair : démocratiser l’IA.
Cette entreprise a récemment lancé les Inference Endpoints, une offre d’IA en tant que service conçue pour répondre aux besoins importants des entreprises.
L’Inference Endpoint est la solution de Hugging Face pour faciliter le déploiement de modèle de Machine Learning en production.
Au lieu de semaines de travail fastidieux pour passer en production, les Inference Endpoints permettent aux utilisateurs de créer leur propre API en quelques clics.
Le besoin auquel répond Hugging Face est varié. Il inclut, entre autres, des entreprises évoluant dans des secteurs réglementés tels que les services financiers, la santé et la technologie.
Grâce à cette solution, Hugging Face compte permettre à plus de 100 000 utilisateurs de sa plateforme de passer de l’expérimentation de modèle à la mise en production – en seulement quelques minutes.
En offrant un accès à des modèles de pointe, Hugging Face souhaite rendre l’Intelligence Artificielle accessible à un nombre important d’entreprises.
Grâce à ce service, les entreprises peuvent désormais exploiter les avantages des modèles de Machine Learning en réduisant drastiquement le nombre de barrières techniques.
Accéder à un éventail de modèles à la pointe de la recherche
Hugging Face offre un accès inégalé à une grande variété de modèles pré-entraînés pour effectuer du Transfer Learning.
En explorant leur plateforme, on découvre rapidement l’étendue de leurs ressources.
Tout d’abord, Hugging Face propose une collection diversifiée de modèles pour répondre à une multitude de besoins:
- NLP
- Computer Vision
- Traitement audio
- Résolution de tâches multimodales
Tu souhaites résoudre une tâche spécifique dans un de ces domaines ? Hugging Face a une solution adaptée pour toi.
Par exemple, en NLP, il est facile de trouver des modèles spécialisés dans la traduction, la génération de texte, la classification de données, ou même la compréhension du langage naturel.
En outre, la plateforme est constamment mise à jour avec de nouveaux modèles.
Ce bouillonnement garantit que les utilisateurs ont toujours accès aux dernières avancées en Intelligence Artificielle.
À titre d’example, la majorité des modèles les plus utilisés à l’heure où j’écris ces lignes ont été actualisé il y a moins de 30 jours :
Cela signifie que tu peux aisément rester à la pointe de la technologie.
Enfin, la librairie est facile à utiliser – même pour les non-experts en Machine Learning.
Il est simple de télécharger et d’utiliser les modèles pré-entraînés depuis Hugging Face.
Ici, j’utilise un modèle text-to-speech (permettant de transformer un texte en audio) en 8 lignes:
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À présent, on peut revenir à ce que je mentionnais précédemment.
from transformers import AutoProcessor, AutoModel
from IPython.display import Audio
#import model and weights
processor = AutoProcessor.from_pretrained("suno/bark-small")
model = AutoModel.from_pretrained("suno/bark-small")
#create text to process
inputs = processor(text=["Hello, my name is Suno. And, uh — and I like pizza. But I also have other interests such as playing tic tac toe."], return_tensors="pt")
#generate audio from text
speech_values = model.generate(**inputs, do_sample=True)
#Play audio (works on notebook only)
sampling_rate = model.generation_config.sample_rate
Audio(speech_values.cpu().numpy().squeeze(), rate=sampling_rate)Cette approche permet même aux personnes sans expérience de tirer parti de ces puissants modèles pré-entraînés.
Tu n’a pas besoin d’être un expert en Deep Learning pour en bénéficier.
Hugging Face offre un accès à un large éventail de modèles pré-entraînés. Cet avantage en fait une ressource de valeur pour quiconque souhaite explorer les possibilités de l’Intelligence Artificielle.
Passer de TensorFlow à PyTorch en un clin d’oeil
Hugging Face propose une compatibilité entre les frameworks de Deep Learning PyTorch, TensorFlow et JAX.
C’est un atout majeur qui t’offre la possibilité de tirer le meilleur parti de ces librairies dans tes projets d’IA.
Tout d’abord, Hugging Face te donne accès à de nombreux modèles enregistrés sous plusieurs formats.
Ainsi, même si un projet impose des contraintes strictes sur le type de framework à utiliser, grâce à cette librairie, il est possible d’utiliser une large variété de modèles.
Ci-dessous, le modèle BERT est enregistré notamment en TensorFlow et en PyTorch :
Remarque : BERT est un modèle puissant de NLP permettant de résoudre un nombre considérable de tâches. Tu peux trouver un article pour savoir comment l’utiliser en cliquant sur ce lien.
Hugging Face offre une souplesse dans l’importation du modèle – mais ce n’est pas tout.
La souplesse de la librairie dans sa compatibilité aux différent framework de Deep Learning s’étend jusqu’à l’exportation du modèle.
En effet, avec Hugging Face, il est possible d’entraîner ses propres modèle avec PyTorch, puis de les convertir au format TensorFlow en toute simplicité.
Cette flexibilité offre la possibilité d’explorer les avantages des deux frameworks sans se soucier des complications techniques.
La marche à suivre pour convertir un modèle d’un format à un autre se trouve sur cette page de la documentation.
Grâce à sa compatibilité entre frameworks, Hugging Face offre une passerelle idéale pour rassembler les utilisateurs de PyTorch et TensorFlow dans une seule et même bibliothèque
Exporter ses modèles facilement pour une mise en production efficace
Hugging Face offre des options d’exportation essentielles pour le déploiement en production, notamment ONNX et TorchScript.
ONNX (Open Neural Network Exchange) permet de convertir facilement des modèles dans un format compatible avec diverses plateformes de déploiement.
Cette compatibilité signifie qu’il est possible de déployer des modèles dans des environnements variés sans trop d’efforts.
Cela évite ainsi d’être contraint à une réécriture du code ou à des conversions de modèles fastidieuses.
L’utilisation de TorchScript facilite également le déploiement en production.
TorchScript permet de transformer des modèles en code Python natif, ce qui les optimise et rend leur exécution plus efficace.
Ainsi, tu peux déployer tes modèles plus rapidement et les faire fonctionner de manière plus fluide dans ton environnement de production. Cette propriété est essentielle si tu dois créer des applications en temps réel.
L’importance de ces options d’exportation réside dans le fait qu’elles permettent de passer du développement de modèles à leur utilisation en production en toute simplicité.
Plus besoin de se soucier de recréer un modèle à partir de zéro dans un autre framework ou de faire face à des problèmes de performances.
Hugging Face facilite grandement cette transition cruciale dans la réalisation d’un projet.
Hugging Face en bref
Dans sa mission pour démocratiser l’IA, Hugging Face ouvre un monde d’opportunités pour les entreprises et les particuliers.
Leur vaste bibliothèque de modèles pré-entraînés, la compatibilité entre les frameworks PyTorch, TensorFlow et JAX, ainsi que les options d’exportation pour le déploiement en production, simplifient considérablement l’accès à la puissance de cette technologie.
Que tu sois débutant ou expert, Hugging Face met à ta disposition des ressources considérable pour explorer et exploiter cette technologie de manière efficace et fluide.
Aujourd’hui, c’est grâce au Deep Learning que les leaders de la tech peuvent créer les Intelligences Artificielles les plus puissantes.
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source: Venture Beats – Hugging Face takes step toward democratizing AI and ML
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