Hugging Face Transformers
La bibliothèque de référence pour charger, affiner et exécuter les modèles du Hub Hugging Face.
Transformers est la bibliothèque open source de Hugging Face qui définit les architectures de modèles (LLM, vision, audio, multimodal) et charge leurs poids pré-entraînés depuis le Hub en une ligne : AutoModel, AutoTokenizer, pipeline(). Le Trainer standardise le fine-tuning, avec PEFT (LoRA) et quantization pour tenir sur un GPU modeste, et ses définitions de modèles servent de référence aux moteurs d'inférence comme vLLM. C'est notre choix quand un projet doit expérimenter, affiner ou évaluer des modèles ouverts avant de les industrialiser.
Ce que Hugging Face Transformers apporte à votre projet.
Cas d'usage typiques : Fine-tuning de modèles ouverts, classification et extraction de texte, vision par ordinateur, prototypage de modèles.
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Plus d'un million de modèles sur le Hub, chargés en une ligne.
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Texte, vision, audio et multimodal : une seule API, pipeline() inclus.
- 03
Trainer, PEFT/LoRA et quantization : fine-tuning sur un GPU modeste.
- 04
Définitions de modèles de référence, reprises par vLLM, llama.cpp et MLX.
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