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Optimiser vos projets IA avec Hugging Face et PyTorch/XLA
Boostez l'entraînement de vos modèles Transformers grâce à l'intégration PyTorch/XLA sur Cloud TPU.
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Hugging Face
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Optimiser Wav2Vec2 pour la reconnaissance vocale en anglais
Avec seulement 10 minutes de données, Wav2Vec2 atteint des résultats impressionnants en ASR, transformant le paysage de la transcription vocale.
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Amazon SageMaker et Hugging Face : une synergie inédite pour le NLP
Amazon et Hugging Face unissent leurs forces pour simplifier l'entraînement des modèles NLP via SageMaker. Découvrez les avantages.
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Optimiser l’inférence BERT sur CPU avec Hugging Face
Maximise l'efficacité de BERT sur CPU avec Hugging Face : résultats, méthodes, performances CPU détaillées.
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Intégrez les modèles Hugging Face avec Gradio 2.0 facilement
Avec Gradio 2.0, charge et utilise un modèle Hugging Face en une ligne, créant des applications ML accessibles même aux non-programmeurs.
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Les Sentence Transformers s’installent dans le Hub de Hugging Face
Les Sentence Transformers débarquent sur le Hub de Hugging Face, facilitant le partage et l'accès à des modèles de pointe pour plus de 100 langues.
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Déployer des modèles Hugging Face avec Amazon SageMaker
Découvre comment Amazon SageMaker simplifie le déploiement des modèles Transformers de Hugging Face en un seul code.
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Intégration de spaCy dans Hugging Face : un atout pour le NLP
Découvrez comment spaCy s'intègre avec Hugging Face, facilitant le partage et le déploiement des modèles NLP en quelques commandes.
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Optimum : L’outil d’optimisation des Transformers en production
Découvre Optimum, la boîte à outils pour booster les Transformers sur ton matériel, optimisée pour l'échelle et la vitesse.
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Optimisation des Transformers IPU avec Hugging Face et Graphcore
Découvrez comment Hugging Face et Graphcore révolutionnent l'optimisation des modèles Transformers avec leur nouveau partenariat.
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