Acheter et trouver des modèles d'IA open source : où les trouvez-vous : Hugging Face
La grande bibliothèque de l'IA : trouver des modèles sur Hugging Face
Dans nos dernières leçons, nous avons parlé du « comment » exécuter l'IA open source, que ce soit sur votre propre ordinateur ou dans le cloud. Nous devons maintenant répondre au « quoi » et au « où ». Si l'IA open source est un monde d'ingrédients, où allez-vous faire vos courses ? La réponse, dans une écrasante majorité, est Hugging Face.
Imaginez Hugging Face comme la bibliothèque publique géante et animée de l'ensemble de la communauté de l'IA. Il s'agit d'un centre central où les chercheurs, les entreprises et les amateurs du monde entier partagent leurs travaux. Il ne s'agit pas simplement d'un endroit pour télécharger des modèles ; il s'agit d'un écosystème collaboratif dans lequel vous pouvez trouver les ensembles de données sur lesquels les modèles ont été formés, et même les essayer en direct dans votre navigateur.
Si vous souhaitez trouver un modèle open source pour pratiquement toutes les tâches, qu'il s'agisse de générer du texte, de créer des images ou d'analyser du son, Hugging Face est le premier endroit où vous devriez vous tourner.
Naviguer dans la bibliothèque : qu'y a-t-il dans Hugging Face ?
Lorsque vous visitez le site Web de Hugging Face, vous trouverez quelques sections clés qui constituent les piliers de la communauté :
- Modèles : C'est l'attraction principale. Il s'agit d'une collection consultable de centaines de milliers de modèles d'IA. Vous pouvez les filtrer par tâche (génération ou traduction de texte, par exemple), par langue, par taille, etc.
- Ensembles de données : la qualité d'un modèle d'IA dépend des données sur lesquelles il est entraîné. Cette section contient une vaste collection d'ensembles de données utilisés pour entraîner de nombreux modèles sur la plateforme, ce qui est crucial pour la transparence et la recherche.
- Espaces : ils ressemblent à des démos en direct. Les « espaces » sont des applications créées par la communauté pour montrer ce que les modèles d'IA sont capables de faire. C'est un excellent moyen de voir des modèles en action et de jouer avec eux dans une interface plus conviviale.
- Documentation : La section de documentation contient tous les guides et didacticiels dont vous avez besoin pour apprendre à utiliser les modèles et les outils disponibles sur la plateforme.
Comment trouver le modèle qui vous convient
Avec autant d'options, « magasiner » pour un modèle peut sembler intimidant. Voici un processus simple à suivre.
- Commencez par une tâche : accédez à la section Modèles du site. Sur le côté gauche, vous verrez une liste de « Tâches ». Commencez par cliquer sur celui qui vous intéresse. Par exemple, si vous voulez un chatbot, cliquez sur « Génération de texte ».
- Filtrer et trier : après avoir sélectionné une tâche, vous pouvez affiner votre recherche. Vous pouvez filtrer par langue, par licence (par exemple, pour trouver des modèles gratuits pour un usage commercial), etc. Une pratique courante consiste à trier les résultats par « Plus grand nombre de téléchargements » pour voir quels modèles sont les plus populaires et les plus utilisés.
- Lisez la carte modèle : lorsque vous cliquez sur un modèle, vous êtes redirigé vers sa « carte modèle ». Il s'agit de l'étape la plus importante. Ne vous contentez pas de télécharger un modèle à l'aveuglette ; lisez sa fiche pour comprendre de quoi il s'agit et comment l'utiliser de manière responsable.
Pleins feux sur le concept : The Model Card
Une « carte modèle » est comme une étiquette nutritionnelle et un manuel d'instructions pour un modèle d'IA. Il s'agit d'un document crucial qui promeut la transparence et une utilisation responsable de l'IA. Un bon modèle de carte vous indiquera :
- Description du modèle : Qu'est-ce que le modèle et pourquoi il a été conçu.
- Utilisations prévues et limites : Comment vous devez (et ne devez pas) utiliser le modèle. Cette section traite souvent des risques et des biais potentiels.
- Mode d'emploi : extraits de code et instructions expliquant comment faire fonctionner le modèle.
- Données d'entraînement : informations sur les données utilisées pour entraîner le modèle, qui vous aident à comprendre ses biais potentiels et sa base de connaissances.
La lecture de la fiche modèle est la partie la plus importante du « sourcing » d'un modèle. Il vous aide à évaluer si un modèle est adapté, sûr et efficace pour vos besoins spécifiques.
Essayez ceci maintenant : testez un modèle d'IA
Vous pouvez essayer de nombreux modèles directement dans votre navigateur sans rien installer ! Essayons un modèle populaire.
- Accédez à la page du modèle Hugging Face pour Meta-Llama-3-8B-Instruct.
- Faites défiler la page vers le bas sur le côté droit jusqu'à ce que vous voyiez la section « API d'inférence hébergée ».
- Tapez une invite dans la zone de texte, par exemple « Rédigez un court poème sur la planète Terre », puis cliquez sur « Calculer ».
Vous verrez l'IA générer une réponse directement sur la page. Vous interagissez désormais directement avec un puissant modèle open source !
Contrôle rapide
Quel est le document le plus important à lire lors de l'évaluation d'un modèle d'IA sur Hugging Face pour comprendre son objectif, ses limites et ses biais potentiels ?
Récapitulatif : Acheter de l'IA sur Hugging Face
Ce que nous avons abordé :
- Hugging Face est la bibliothèque publique centrale de la communauté de l'IA open source.
- Comment naviguer dans ses sections principales : modèles, ensembles de données et espaces.
- Processus étape par étape permettant de rechercher un modèle en filtrant pour une tâche spécifique.
- Il est essentiel de lire la « carte modèle » pour comprendre les capacités et les limites d'un modèle avant de l'utiliser.
Pourquoi c'est important :
- Savoir comment trouver et évaluer des modèles open source vous permet d'aller au-delà de l'utilisation d'outils propriétaires. Il ouvre un monde de personnalisation et vous permet de sélectionner l'IA parfaite pour n'importe quel projet, avec une compréhension claire de son fonctionnement.
Prochaine étape :
- Avec autant de modèles disponibles, comment savoir lequel est le « meilleur » ? Nous examinerons le classement des modèles d'IA et verrons où aller pour voir comment les différents modèles se comparent les uns aux autres.