Fix typos (#25936)
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omahs
@@ -25,7 +25,7 @@ Apprentissage automatique de pointe pour [PyTorch](https://pytorch.org/), [Tenso
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🗣️ **Audio**: reconnaissance automatique de la parole et classification audio.<br>
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🐙 **Multimodalité**: système de question-réponse avec des tableaux ou images, reconnaissance optique de caractères, extraction d'information depuis des documents scannés et classification de vidéo.
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🤗 Transformers prend en charge l'interopérabilité entre PyTorch, TensorFlow et JAX. Cela permet d'utiliser un framework différent à chaque étape de la vie d'un modèle, par example entraîner un modèle en trois lignes de code avec un framework, et le charger pour l'inférence avec un autre. Les modèles peuvent également être exportés dans un format comme ONNX et TorchScript pour être déployés dans des environnements de production.
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🤗 Transformers prend en charge l'interopérabilité entre PyTorch, TensorFlow et JAX. Cela permet d'utiliser un framework différent à chaque étape de la vie d'un modèle, par exemple entraîner un modèle en trois lignes de code avec un framework, et le charger pour l'inférence avec un autre. Les modèles peuvent également être exportés dans un format comme ONNX et TorchScript pour être déployés dans des environnements de production.
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@@ -407,4 +407,4 @@ Le tableau ci-dessous représente la prise en charge actuelle dans la bibliothè
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| YOLOS | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ |
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| YOSO | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ |
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<!-- End table-->
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<!-- End table-->
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@@ -60,7 +60,7 @@ Le [`pipeline`] est le moyen le plus simple d'utiliser un modèle pré-entraîn
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| Traduction | Traduit du texte d'un langage à un autre | Texte | pipeline(task="translation") |
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| Classification d'image | Attribue une catégorie à une image | Image | pipeline(task="image-classification") |
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| Segmentation d'image | Attribue une catégorie à chaque pixel d'une image (supporte la segmentation sémantique, panoptique et d'instance) | Image | pipeline(task="image-segmentation") |
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| Détection d'objects | Prédit les délimitations et catégories d'objects dans une image | Image | pipeline(task="object-detection") |
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| Détection d'objets | Prédit les délimitations et catégories d'objets dans une image | Image | pipeline(task="object-detection") |
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| Classification d'audio | Attribue une catégorie à un fichier audio | Audio | pipeline(task="audio-classification") |
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| Reconnaissance automatique de la parole | Extrait le discours d'un fichier audio en texte | Audio | pipeline(task="automatic-speech-recognition") |
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| Question réponse visuels | Etant données une image et une question, répond correctement à une question sur l'image | Modalités multiples | pipeline(task="vqa") |
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@@ -99,7 +99,7 @@ Le [`pipeline`] peut aussi itérer sur un jeu de données entier pour n'importe
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>>> speech_recognizer = pipeline("automatic-speech-recognition", model="facebook/wav2vec2-base-960h")
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```
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Chargez un jeu de données audio (voir le 🤗 Datasets [Quick Start](https://huggingface.co/docs/datasets/quickstart#audio) pour plus de détails) sur lequel vous souhaitez itérer. Pour cet example, nous chargons le jeu de données [MInDS-14](https://huggingface.co/datasets/PolyAI/minds14) :
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Chargez un jeu de données audio (voir le 🤗 Datasets [Quick Start](https://huggingface.co/docs/datasets/quickstart#audio) pour plus de détails) sur lequel vous souhaitez itérer. Pour cet exemple, nous chargeons le jeu de données [MInDS-14](https://huggingface.co/datasets/PolyAI/minds14) :
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```py
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>>> from datasets import load_dataset, Audio
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@@ -155,7 +155,7 @@ Utilisez [`TFAutoModelForSequenceClassification`] et [`AutoTokenizer`] pour char
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</tf>
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</frameworkcontent>
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Specifiez le modèle et le tokenizer dans le [`pipeline`], et utilisez le `classifier` sur le texte en français :
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Spécifiez le modèle et le tokenizer dans le [`pipeline`], et utilisez le `classifier` sur le texte en français :
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```py
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>>> classifier = pipeline("sentiment-analysis", model=model, tokenizer=tokenizer)
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@@ -418,7 +418,7 @@ En fonction de votre tâche, vous passerez généralement les paramètres suivan
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>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
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```
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2. [`TrainingArguments`] contient les hyperparamètres du modèle que vous pouvez changer comme le taux d'apprentissage, la taille due 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 :
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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 :
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```py
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>>> from transformers import TrainingArguments
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@@ -547,4 +547,4 @@ Tous les modèles sont des modèles standard [`tf.keras.Model`](https://www.tens
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## Et après ?
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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 !
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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 !
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