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- title: 0. Configuration
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- local: chapter0/1
title: Introduction
- title: 1. Les transformers
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title: Introduction
- local: chapter1/2
title: Traitement du langage naturel
- local: chapter1/3
title: Que peuvent faire les transformers ?
- local: chapter1/4
title: Comment fonctionnent les transformers ?
- local: chapter1/5
title: Les modèles basés sur l'encodeur
- local: chapter1/6
title: Les modèles basés sur le décodeur
- local: chapter1/7
title: Les modèles de séquence-à-séquence
- local: chapter1/8
title: Biais et limitations
- local: chapter1/9
title: Résumé
- local: chapter1/10
title: Quiz de fin de chapitre
quiz: 1
- title: 2. Utilisation de 🤗 Transformers
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- local: chapter2/1
title: Introduction
- local: chapter2/2
title: Derrière le pipeline
- local: chapter2/3
title: Modèles
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title: Tokenizers
- local: chapter2/5
title: Manipulation de plusieurs séquences
- local: chapter2/6
title: Tout assembler
- local: chapter2/7
title: Utilisation de base terminée !
- local: chapter2/8
title: Quiz de fin de chapitre
quiz: 2
- title: 3. Finetuner un modèle pré-entraîné
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title: Introduction
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title: Préparer les données
- local: chapter3/3
title: Finetuner un modèle avec l'API Trainer API ou Keras
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- local: chapter3/4
title: Un entraînement complet
- local: chapter3/5
title: Finetuning, coché !
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title: Quiz de fin de chapitre
quiz: 3
- title: 4. Partager des modèles et des tokenizers
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title: Le Hub d'Hugging Face
- local: chapter4/2
title: Utilisation de modèles pré-entraînés
- local: chapter4/3
title: Partager des modèles pré-entraînés
- local: chapter4/4
title: Créer une carte de modèle
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title: Partie 1 terminée !
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title: Quiz de fin de chapitre
quiz: 4
- title: 5. La bibliothèque 🤗 Datasets
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title: Introduction
- local: chapter5/2
title: Que faire si mon jeu de données n'est pas sur le Hub ?
- local: chapter5/3
title: Il est temps de trancher et de découper
- local: chapter5/4
title: Données massives ? 🤗 Datasets à la rescousse !
- local: chapter5/5
title: Création de votre propre jeu de données
- local: chapter5/6
title: Recherche sémantique avec FAISS
- local: chapter5/7
title: 🤗 Datasets, coché !
- local: chapter5/8
title: Quiz de fin de chapitre
quiz: 5
- title: 6. La bibliothèque 🤗 Tokenizer
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- local: chapter6/1
title: Introduction
- local: chapter6/2
title: Entraîner un nouveau tokenizer à partir d'un ancien
- local: chapter6/3
title: Les pouvoirs spéciaux des tokenizers rapides
- local: chapter6/3b
title: Les tokenizers rapides dans le pipeline de QA
- local: chapter6/4
title: Normalisation et prétokénisation
- local: chapter6/5
title: Le tokenizer Byte-Pair Encoding
- local: chapter6/6
title: Le tokenizer WordPiece
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title: Le tokenizer Unigram
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title: Construction d'un tokenizer bloc par bloc
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title: 🤗 Tokenizers, coché !
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title: Quiz de fin de chapitre
quiz: 6
- title: 7. Les principales tâches en NLP
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title: Introduction
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title: Classification de tokens
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title: Finetuner un modèle de langage masqué
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title: Traduction
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title: Résumé de textes
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title: Entraîner un modèle de langage causal à partir de zéro
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title: Réponse aux questions
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title: Maîtriser le NLP
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title: Quiz de fin de chapitre
quiz: 7
- title: 8. Comment demander de l'aide
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title: Introduction
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title: Que faire lorsque vous obtenez une erreur
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title: Demander de l'aide sur les forums
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title: Débogage du pipeline d'entraînement
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title: Comment rédiger une bonne issue
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title: Partie 2 terminée !
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title: Quiz de fin de chapitre
quiz: 8
- title: 9. Construire et partager des démos
subtitle: J'ai entraîné un modèle, mais comment puis-je le montrer ?
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title: Introduction à Gradio
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title: Construire votre première démo
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title: Comprendre la classe Interface
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title: Partager ses démos avec les autres
- local: chapter9/5
title: Intégrations avec le Hub et Spaces
- local: chapter9/6
title: Fonctionnalités avancées d'Interface
- local: chapter9/7
title: Introduction aux Blocks
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title: 🤗 Gradio, coché !
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title: Quiz de fin de chapitre
quiz: 9
- title: Evènements liés au cours
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title: Sessions en direct et ateliers
- local: events/2
title: Événement de lancement de la partie 2
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title: Fête des blocs Gradio
- title: Glossaire
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title: Glossaire

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