Visite rapide

Soyez opérationnel avec 🤗 Transformers ! Que vous soyez un développeur ou un utilisateur lambda, cette visite rapide vous aidera à démarrer et vous montrera comment utiliser le pipeline() pour l’inférence, charger un modèle pré-entraîné et un préprocesseur avec une AutoClass, et entraîner rapidement un modèle avec PyTorch ou TensorFlow. Si vous êtes un débutant, nous vous recommandons de consulter nos tutoriels ou notre cours suivant pour des explications plus approfondies des concepts présentés ici.

Avant de commencer, assurez-vous que vous avez installé toutes les bibliothèques nécessaires :

!pip install transformers datasets evaluate accelerate

Vous aurez aussi besoin d’installer votre bibliothèque d’apprentissage profond favorite :

pip install torch

pip install tensorflow

Pipeline

Le pipeline() est le moyen le plus simple d’utiliser un modèle pré-entraîné pour l’inférence. Vous pouvez utiliser le pipeline() prêt à l’emploi pour de nombreuses tâches dans différentes modalités. Consultez le tableau ci-dessous pour connaître les tâches prises en charge :

Commencez par créer une instance de pipeline() et spécifiez la tâche pour laquelle vous souhaitez l’utiliser. Vous pouvez utiliser le pipeline() pour n’importe laquelle des tâches mentionnées dans le tableau précédent. Pour obtenir une liste complète des tâches prises en charge, consultez la documentation de l’API pipeline. Dans ce guide, nous utiliserons le pipeline() pour l’analyse des sentiments à titre d’exemple :

>>> from transformers import pipeline

>>> classifier = pipeline("sentiment-analysis")

Le pipeline() télécharge et stocke en cache un modèle pré-entraîné et un tokenizer par défaut pour l’analyse des sentiments. Vous pouvez maintenant utiliser le classifier sur le texte de votre choix :

>>> classifier("We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.")
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998}]

Si vous voulez classifier plus qu’un texte, donnez une liste de textes au pipeline() pour obtenir une liste de dictionnaires en retour :

>>> results = classifier(["We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.", "We hope you don't hate it."])
>>> for result in results:
...     print(f"label: {result['label']}, avec le score de: {round(result['score'], 4)}")
label: POSITIVE, avec le score de: 0.9998
label: NEGATIVE, avec le score de: 0.5309

Le pipeline() peut aussi itérer sur un jeu de données entier pour n’importe quelle tâche. Prenons par exemple la reconnaissance automatique de la parole :

>>> import torch
>>> from transformers import pipeline

>>> speech_recognizer = pipeline("automatic-speech-recognition", model="facebook/wav2vec2-base-960h")

Chargez un jeu de données audio (voir le 🤗 Datasets Quick Start pour plus de détails) sur lequel vous souhaitez itérer. Pour cet exemple, nous chargeons le jeu de données MInDS-14 :

>>> from datasets import load_dataset, Audio

>>> dataset = load_dataset("PolyAI/minds14", name="en-US", split="train")

Vous devez vous assurer que le taux d’échantillonnage de l’ensemble de données correspond au taux d’échantillonnage sur lequel facebook/wav2vec2-base-960h a été entraîné :

>>> dataset = dataset.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=speech_recognizer.feature_extractor.sampling_rate))

Les fichiers audio sont automatiquement chargés et rééchantillonnés lors de l’appel de la colonne "audio". Extrayez les tableaux de formes d’ondes brutes des quatre premiers échantillons et passez-les comme une liste au pipeline :

>>> result = speech_recognizer(dataset[:4]["audio"])
>>> print([d["text"] for d in result])
['I WOULD LIKE TO SET UP A JOINT ACCOUNT WITH MY PARTNER HOW DO I PROCEED WITH DOING THAT', "FODING HOW I'D SET UP A JOIN TO HET WITH MY WIFE AND WHERE THE AP MIGHT BE", "I I'D LIKE TOY SET UP A JOINT ACCOUNT WITH MY PARTNER I'M NOT SEEING THE OPTION TO DO IT ON THE AP SO I CALLED IN TO GET SOME HELP CAN I JUST DO IT OVER THE PHONE WITH YOU AND GIVE YOU THE INFORMATION OR SHOULD I DO IT IN THE AP AND I'M MISSING SOMETHING UQUETTE HAD PREFERRED TO JUST DO IT OVER THE PHONE OF POSSIBLE THINGS", 'HOW DO I THURN A JOIN A COUNT']

Pour les ensembles de données plus importants où les entrées sont volumineuses (comme dans les domaines de la parole ou de la vision), utilisez plutôt un générateur au lieu d’une liste pour charger toutes les entrées en mémoire. Pour plus d’informations, consultez la documentation de l’API pipeline.

Utiliser une autre modèle et tokenizer dans le pipeline

Le pipeline() peut être utilisé avec n’importe quel modèle du Hub, ce qui permet d’adapter facilement le pipeline() à d’autres cas d’utilisation. Par exemple, si vous souhaitez un modèle capable de traiter du texte français, utilisez les filtres du Hub pour trouver un modèle approprié. Le premier résultat renvoie un modèle BERT multilingue finetuné pour l’analyse des sentiments que vous pouvez utiliser pour le texte français :

>>> model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

>>> from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForSequenceClassification

>>> model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

Spécifiez le modèle et le tokenizer dans le pipeline(), et utilisez le classifier sur le texte en français :

>>> classifier = pipeline("sentiment-analysis", model=model, tokenizer=tokenizer)
>>> classifier("Nous sommes très heureux de vous présenter la bibliothèque 🤗 Transformers.")
[{'label': '5 stars', 'score': 0.7273}]

Si vous ne parvenez pas à trouver un modèle adapté à votre cas d’utilisation, vous devrez finetuner un modèle pré-entraîné sur vos données. Jetez un coup d’œil à notre tutoriel sur le finetuning pour apprendre comment faire. Enfin, après avoir finetuné votre modèle pré-entraîné, pensez à partager le modèle avec la communauté sur le Hub afin de démocratiser l’apprentissage automatique pour tous ! 🤗

AutoClass

Les classes AutoModelForSequenceClassification et AutoTokenizer fonctionnent ensemble pour créer un pipeline() comme celui que vous avez utilisé ci-dessus. Une AutoClass est un raccourci qui récupère automatiquement l’architecture d’un modèle pré-entraîné à partir de son nom ou de son emplacement. Il vous suffit de sélectionner l’AutoClass appropriée à votre tâche et la classe de prétraitement qui lui est associée.

Reprenons l’exemple de la section précédente et voyons comment vous pouvez utiliser l’AutoClass pour reproduire les résultats du pipeline().

AutoTokenizer

Un tokenizer est chargé de prétraiter le texte pour en faire un tableau de chiffres qui servira d’entrée à un modèle. De nombreuses règles régissent le processus de tokenisation, notamment la manière de diviser un mot et le niveau auquel les mots doivent être divisés (pour en savoir plus sur la tokenisation, consultez le résumé). La chose la plus importante à retenir est que vous devez instancier un tokenizer avec le même nom de modèle pour vous assurer que vous utilisez les mêmes règles de tokenisation que celles avec lesquelles un modèle a été pré-entraîné.

Chargez un tokenizer avec AutoTokenizer :

>>> from transformers import AutoTokenizer

>>> model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

Passez votre texte au tokenizer :

>>> encoding = tokenizer("We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.")
>>> print(encoding)
{'input_ids': [101, 11312, 10320, 12495, 19308, 10114, 11391, 10855, 10103, 100, 58263, 13299, 119, 102],
 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}

Le tokenizer retourne un dictionnaire contenant :

• input_ids: la représentation numérique des tokens.
• attention_mask: indique quels tokens doivent faire l’objet d’une attention particulière (plus particulièrement les tokens de remplissage).

Un tokenizer peut également accepter une liste de textes, et remplir et tronquer le texte pour retourner un échantillon de longueur uniforme :

>>> pt_batch = tokenizer(
...     ["We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.", "We hope you don't hate it."],
...     padding=True,
...     truncation=True,
...     max_length=512,
...     return_tensors="pt",
... )

>>> tf_batch = tokenizer(
...     ["We are very happy to show you the 🤗 Transformers library.", "We hope you don't hate it."],
...     padding=True,
...     truncation=True,
...     max_length=512,
...     return_tensors="tf",
... )

AutoModel

>>> from transformers import AutoModelForSequenceClassification

>>> model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
>>> pt_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

>>> pt_outputs = pt_model(**pt_batch)

>>> from torch import nn

>>> pt_predictions = nn.functional.softmax(pt_outputs.logits, dim=-1)
>>> print(pt_predictions)
tensor([[0.0021, 0.0018, 0.0115, 0.2121, 0.7725],
        [0.2084, 0.1826, 0.1969, 0.1755, 0.2365]], grad_fn=<SoftmaxBackward0>)

>>> from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification

>>> model_name = "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
>>> tf_model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

>>> tf_outputs = tf_model(tf_batch)

>>> import tensorflow as tf

>>> tf_predictions = tf.nn.softmax(tf_outputs.logits, axis=-1)
>>> tf_predictions

Sauvegarder un modèle

>>> pt_save_directory = "./pt_save_pretrained"
>>> tokenizer.save_pretrained(pt_save_directory)
>>> pt_model.save_pretrained(pt_save_directory)

>>> pt_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./pt_save_pretrained")

>>> tf_save_directory = "./tf_save_pretrained"
>>> tokenizer.save_pretrained(tf_save_directory)
>>> tf_model.save_pretrained(tf_save_directory)

>>> tf_model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./tf_save_pretrained")

Une fonctionnalité particulièrement cool 🤗 Transformers est la possibilité d’enregistrer un modèle et de le recharger en tant que modèle PyTorch ou TensorFlow. Le paramètre from_pt ou from_tf permet de convertir le modèle d’un framework à l’autre :

>>> from transformers import AutoModel

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tf_save_directory)
>>> pt_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(tf_save_directory, from_tf=True)

>>> from transformers import TFAutoModel

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(pt_save_directory)
>>> tf_model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(pt_save_directory, from_pt=True)

Constructions de modèles personnalisés

Vous pouvez modifier la configuration du modèle pour changer la façon dont un modèle est construit. La configuration spécifie les attributs d’un modèle, tels que le nombre de couches ou de têtes d’attention. Vous partez de zéro lorsque vous initialisez un modèle à partir d’une configuration personnalisée. Les attributs du modèle sont initialisés de manière aléatoire et vous devrez entraîner le modèle avant de pouvoir l’utiliser pour obtenir des résultats significatifs.

Commencez par importer AutoConfig, puis chargez le modèle pré-entraîné que vous voulez modifier. Dans AutoConfig.from_pretrained(), vous pouvez spécifier l’attribut que vous souhaitez modifier, tel que le nombre de têtes d’attention :

>>> from transformers import AutoConfig

>>> my_config = AutoConfig.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased", n_heads=12)

>>> from transformers import AutoModel

>>> my_model = AutoModel.from_config(my_config)

>>> from transformers import TFAutoModel

>>> my_model = TFAutoModel.from_config(my_config)

Consultez le guide Créer une architecture personnalisée pour plus d’informations sur la création de configurations personnalisées.

Trainer - une boucle d’entraînement optimisée par PyTorch

Tous les modèles sont des torch.nn.Module standard, vous pouvez donc les utiliser dans n’importe quelle boucle d’entraînement typique. Bien que vous puissiez écrire votre propre boucle d’entraînement, 🤗 Transformers fournit une classe Trainer pour PyTorch, qui contient la boucle d’entraînement de base et ajoute des fonctionnalités supplémentaires comme l’entraînement distribué, la précision mixte, et plus encore.

En fonction de votre tâche, vous passerez généralement les paramètres suivants à Trainer :

1. Un PreTrainedModel ou un torch.nn.Module:

   Copied

   >>> from transformers import AutoModelForSequenceClassification
   
   >>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

2. TrainingArguments contient les hyperparamètres du modèle que vous pouvez changer comme le taux d’apprentissage, la taille de l’échantillon, et le nombre d’époques pour s’entraîner. Les valeurs par défaut sont utilisées si vous ne spécifiez pas d’hyperparamètres d’apprentissage :

   Copied

   >>> from transformers import TrainingArguments
   
   >>> training_args = TrainingArguments(
   ...     output_dir="path/to/save/folder/",
   ...     learning_rate=2e-5,
   ...     per_device_train_batch_size=8,
   ...     per_device_eval_batch_size=8,
   ...     num_train_epochs=2,
   ... )

3. Une classe de prétraitement comme un tokenizer, un processeur d’images ou un extracteur de caractéristiques :

   Copied

   >>> from transformers import AutoTokenizer
   
   >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

4. Chargez un jeu de données :

   Copied

   >>> from datasets import load_dataset
   
   >>> dataset = load_dataset("rotten_tomatoes")  # doctest: +IGNORE_RESULT

5. Créez une fonction qui transforme le texte du jeu de données en token :

   Copied

   >>> def tokenize_dataset(dataset):
   ...     return tokenizer(dataset["text"])

   Puis appliquez-la à l’intégralité du jeu de données avec map:

   Copied

   >>> dataset = dataset.map(tokenize_dataset, batched=True)

6. Un DataCollatorWithPadding pour créer un échantillon d’exemples à partir de votre jeu de données :

   Copied

   >>> from transformers import DataCollatorWithPadding
   
   >>> data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=tokenizer)

Maintenant, rassemblez tous ces éléments dans un Trainer :

>>> from transformers import Trainer

>>> trainer = Trainer(
...     model=model,
...     args=training_args,
...     train_dataset=dataset["train"],
...     eval_dataset=dataset["test"],
...     processing_class=tokenizer,
...     data_collator=data_collator,
... )  # doctest: +SKIP

Une fois que vous êtes prêt, appelez la fonction train() pour commencer l’entraînement :

>>> trainer.train()

Vous pouvez personnaliser le comportement de la boucle d’apprentissage en redéfinissant les méthodes à l’intérieur de Trainer. Cela vous permet de personnaliser des caractéristiques telles que la fonction de perte, l’optimiseur et le planificateur. Consultez la documentation de Trainer pour savoir quelles méthodes peuvent être redéfinies.

L’autre moyen de personnaliser la boucle d’apprentissage est d’utiliser les Callbacks. Vous pouvez utiliser les callbacks pour intégrer d’autres bibliothèques et inspecter la boucle d’apprentissage afin de suivre la progression ou d’arrêter l’apprentissage plus tôt. Les callbacks ne modifient rien dans la boucle d’apprentissage elle-même. Pour personnaliser quelque chose comme la fonction de perte, vous devez redéfinir le Trainer à la place.

Entraînement avec TensorFlow

Tous les modèles sont des modèles standard tf.keras.Model afin qu’ils puissent être entraînés avec TensorFlow avec l’API Keras. 🤗 Transformers fournit la fonction prepare_tf_dataset() pour charger facilement votre jeu de données comme un tf.data.Dataset afin que vous puissiez commencer l’entraînement immédiatement avec les fonctions compile et fit de Keras.

1. Vous commencez avec un modèle TFPreTrainedModel ou tf.keras.Model :

   Copied

   >>> from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification
   
   >>> model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

2. Une classe de prétraitement comme un tokenizer, un processeur d’images ou un extracteur de caractéristiques :

   Copied

   >>> from transformers import AutoTokenizer
   
   >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

3. Créez une fonction qui transforme le texte du jeu de données en token :

   Copied

   >>> def tokenize_dataset(dataset):
   ...     return tokenizer(dataset["text"])  # doctest: +SKIP

4. Appliquez le tokenizer à l’ensemble du jeu de données avec map et passez ensuite le jeu de données et le tokenizer à prepare_tf_dataset(). Vous pouvez également modifier la taille de l’échantillon et mélanger le jeu de données ici si vous le souhaitez :

   Copied

   >>> dataset = dataset.map(tokenize_dataset)  # doctest: +SKIP
   >>> tf_dataset = model.prepare_tf_dataset(
   ...     dataset, batch_size=16, shuffle=True, tokenizer=tokenizer
   ... )  # doctest: +SKIP

5. Une fois que vous êtes prêt, appelez les fonctions compile et fit pour commencer l’entraînement :

   Copied

   >>> from tensorflow.keras.optimizers import Adam
   
   >>> model.compile(optimizer=Adam(3e-5))
   >>> model.fit(dataset)  # doctest: +SKIP

Et après ?

Maintenant que vous avez terminé la visite rapide de 🤗 Transformers, consultez nos guides et apprenez à faire des choses plus spécifiques comme créer un modèle personnalisé, finetuner un modèle pour une tâche, et comment entraîner un modèle avec un script. Si vous souhaitez en savoir plus sur les concepts fondamentaux de 🤗 Transformers, jetez un œil à nos guides conceptuels !