Apprendre Hugging Face – Ép. 4 | Datasets : charger, manipuler & publier sur le Hub скачать в хорошем качестве

Apprendre Hugging Face – Ép. 4 | Datasets : charger, manipuler & publier sur le Hub

Bienvenue dans l’Épisode 4 de la série « Apprendre Hugging Face pas à pas » 🎬 Dans cette vidéo, nous couvrons tout ce que vous devez savoir sur les datasets Hugging Face : ✅ Comment rechercher et charger des datasets depuis le Hub (`datasets.load_dataset`) ✅ Charger des fichiers locaux (CSV, JSON, Parquet) et custom datasets ✅ Manipuler les jeux de données : sélection, filtrage, mapping, tokenization en batch, batching et shuffling ✅ Préparer les données pour l’entraînement (split train/val/test, formats, encodage) ✅ Sauvegarder et exporter un dataset localement (save\_to\_disk / load\_from\_disk) ✅ Publier (push) votre dataset sur le Hugging Face Hub (création de repo, `push_to_hub`) ✅ Bonnes pratiques (méta-données, format des colonnes, petite astuce pour les gros fichiers) Exemples concrets en Python tout au long du tutoriel pour que vous puissiez reproduire pas à pas. 📚 Pour aller plus loin et vous former en profondeur à l’IA, découvrez nos formations complètes sur Udemy : https://tinyurl.com/4jxpfj9u https://tinyurl.com/ye86eves 🔔 Abonnez-vous et activez la cloche pour suivre toute la série « Apprendre PyTorch pas à pas », où nous irons des bases aux projets avancés ! 💬 Laissez un commentaire si vous avez des questions ou rencontrez des problèmes pendant l’installation — je vous aiderai ! #ai #programming #pytorch #machinelearning #deeplearning #coding #engineering #devlopment #python #computerscience #datascience #freecourse #ai #huggingface #datasets #transformers #nlp #machinelearning #pytorch #datascience #python #push_to_hub #dataengineering #freecourse