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Objectifs de la formation

Comprendre l’architecture des Transformers et leur fonctionnement

Utiliser la bibliothèque Hugging Face Transformers pour l'entraînement, l’évaluation et le déploiement de modèles NLP

Adapter des modèles pré-entraînés à des besoins métiers (fine-tuning)

Gérer le passage à l’échelle et l’optimisation des performances pour la production

Intégrer les modèles Transformers dans des pipelines applicatifs réels

Programme

Jour 1Introduction aux Transformers & Mise en place de l’environnement Hugging Face

Historique et concepts fondamentaux des Transformers (Attention, Encoder-Decoder, self-attention), panorama des modèles disponibles (BERT, GPT, T5...), présentation de la communauté Hugging Face. Installation des librairies, compréhension de l'écosystème (Transformers, Datasets, Tokenizers). Premiers exemples de chargement et utilisation d’un modèle pré-entraîné pour une tâche simple (classification, génération de texte…) avec pipelines Hugging Face.

Jour 2Fonctionnement détaillé, fine-tuning et entrainement avancé

Exploration approfondie de la classe Trainer, gestion des jeux de données via la librairie Datasets, configuration du fine-tuning pour vos données métier. Préparation des jeux de données, création de tokenizers personnalisés, configuration des hyperparamètres. Cas pratiques sur le fine-tuning : classification de texte, question/réponse, NER (reconnaissance d’entités nommées), etc. Analyse et optimisation des performances, gestion du surapprentissage, monitoring des expériences.

Jour 3Déploiement en production, bonnes pratiques et cas d’usage avancés

Formatage, export et quantification des modèles. Introduction à l’accélération avec l’API Inference de Hugging Face, déploiement sur API REST avec FastAPI, Dockerisation de modèles NLP. Sécurisation, versionnage et suivi des modèles en production (Model Hub, Spaces). Cas pratiques d’intégration en entreprise (chatbots, analyse de sentiments, moteurs de recherche sémantiques), optimisation des coûts et gestion des ressources. Retours d’expérience et étude de projets industriels.

Méthode d'évaluation

Etude de cas fil rouge tout au long de la formation
Réalisation d’un mini-projet de fine-tuning
Quiz final et correction collective

Méthode d'apprentissage

Alternance de théorie, démos en direct et codage live
TP individuels et en sous-groupes sur cas réels
Accès aux notebooks et scripts de la formation
Fiches de synthèse fournies

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Maîtriser Hugging Face Transformers : Développement et déploiement de modèles NLP

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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