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Objectifs de la formation

Comprendre l'écosystème Hugging Face et le rôle du Hub

Utiliser et intégrer des modèles pré-entraînés via le Hub

Publier, documenter et gérer des modèles personnalisés sur le Hub

Exploiter la gestion des données, des jeux de données et des espaces (Spaces) pour la diffusion d'applications IA interactives

Mettre en place des workflows collaboratifs et reproductibles pour la R&D

Déployer des modèles IA en production via les outils Hugging Face

Programme

Jour 1Découverte de Hugging Face Hub et exploitation de modèles

Introduction à l'écosystème Hugging Face, inscription et gestion du compte, découverte du Hub et de ses ressources (modèles, datasets, Spaces). Recherche, téléchargement et intégration de modèles pré-entraînés dans un projet Python avec transformers, utilisation des pipelines de tâches (NLP, vision, audio) et mises en pratique sur des cas d'usages courants (classification, génération de texte…).

Jour 2Publication, gestion collaborative et bonnes pratiques

Création d'un repository, upload et versionnement de modèles personnels avec la CLI et l'API, gestion des métadonnées, documentation (README, modèles de carte). Partage des modèles avec la communauté, gestion fine des droits d’accès (public, privé, organisation), tracking des modifications. Notions de reproductibilité (model cards, config files) et intégration CI/CD pour tests automatisés des modèles. Initiation à la gestion de jeux de données et publication sur le Datasets Hub.

Jour 3Déployer et diffuser ses modèles : Spaces, applications et production

Présentation des Spaces : héberger des applications interactives (Streamlit, Gradio) avec démo de bout en bout. Conception d'une mini-application IA déployée sur Space, gestion du déploiement, monitoring, authentification. Stratégies de mise en production de modèles sur Hugging Face Inference Endpoints. Discussion sur les workflows d’équipe, collaboration via Git et organisations, automatisation des publications et gestion du cycle de vie des modèles en production.

Méthode d'évaluation

QCM de validation à chaque fin de journée
Ateliers pratiques sur l’intégralité des fonctionnalités du Hub
Projet fil rouge : création, publication et diffusion d’un modèle IA personnalisé sur Hugging Face Hub

Méthode d'apprentissage

Démonstrations techniques détaillées
Exercices guidés et TP individuels
Support de cours (slides, tutos pas-à-pas, scripts Python) fourni
Accès à un espace d'échange pour questions/réponses

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Objectifs de la formation

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Méthode d'évaluation

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