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La révolution RAG : performance et scalabilité avec Ray
Découvrez comment RAG et Ray transforment le traitement NLP avec des gains de 2x en performance.
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Automatisation
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Déployer une pipeline Transformers sans serveur sur Google Cloud
Explore la création d'une pipeline sentimentale Transformers sur Google Cloud en mode serverless, avec des insights techniques concrets.
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Optimisation via SageMaker pour entraîner BART/T5 efficacement
Optimise l'entraînement des modèles BART/T5 avec Amazon SageMaker: intégration Hugging Face et AWS, efficacité décuplée.
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Formation collaborative de modèles : révolution numérique ou réalité pratique ?
Découvre comment DeDLOC permet l'entraînement collaboratif de modèles linguistiques avec des ressources partagées.
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Optimisation de l’inférence BERT sur CPU : astuces avancées
Explore l'optimisation des modèles BERT sur CPU modernes grâce aux outils Intel. Performances jusqu'à 75 % plus rapides.
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Optimiser l’entraînement PyTorch avec Intel Xeon
Réduis le temps d'entraînement des modèles PyTorch grâce aux serveurs Intel Xeon et leur architecture Ice Lake.
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Accélérer les Transformers avec Optimum sur IPUs de Graphcore
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Former CodeParrot : la tech derrière GitHub CoPilot
Découvre comment est construit CodeParrot, le modèle derrière GitHub CoPilot, capable de compléter ton code Python de manière autonome.
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Optimiser son CI GitHub avec Hugging Face Jobs: avantages réels
Migrer de GitHub Actions à Hugging Face Jobs améliore performance et flexibilité du CI.
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Déployer GPT-J 6B avec Hugging Face et SageMaker simplement
Découvre comment déployer GPT-J 6B sur Amazon SageMaker, une solution rapide et sécurisée pour l'inférence en temps réel.
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