Maîtriser le Fine-Tuning des Vision Transformers avec Hugging Face

Avant de commencer le processus de fine-tuning, il est crucial de préparer correctement votre ensemble de données. Cela implique : 1. **Collecte de Données** : Rassemblez un ensemble diversifié d'images pertinentes pour votre tâche. 2. **Annotation des Données** : Assurez-vous que les images sont correctement étiquetées, car la qualité des annotations affecte considérablement les performances du modèle. 3. **Augmentation des Données** : Utilisez des techniques telles que la rotation, le retournement et les ajustements de couleur pour améliorer la robustesse du modèle.

Une fois votre environnement prêt, vous pouvez commencer le fine-tuning. Voici une approche structurée : 1. **Définir les Paramètres d'Entraînement** : Définissez des paramètres tels que le taux d'apprentissage, la taille du lot et le nombre d'époques : ``` training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=16, learning_rate=5e-5, ) ``` 2. **Créer un Formateur** : Utilisez la classe Trainer de Hugging Face : ``` from transformers import Trainer trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=eval_dataset, ) ``` 3. **Commencer l'Entraînement** : ``` trainer.train() ```

Le pipeline VQA dans la bibliothèque Transformers de Hugging Face permet aux utilisateurs d'entrer une image et une question, retournant la réponse la plus probable. Voici comment le configurer : ``` from transformers import pipeline vqa_pipeline = pipeline(model="dandelin/vilt-b32-finetuned-vqa") image_url = "https://huggingface.co/datasets/mishig/sample_images/resolve/main/tiger.jpg" question = "Que fait l'animal ?" answer = vqa_pipeline(question=question, image=image_url, top_k=1) print(answer) ```

Le fine-tuning des Vision Transformers avec Hugging Face est un moyen efficace d'adapter des modèles à la pointe de la technologie à des tâches spécifiques. En suivant l'approche structurée décrite ci-dessus, vous pouvez améliorer les performances du modèle pour des applications réelles. Pour des exemples et des ressources plus détaillés, consultez la documentation officielle de Hugging Face.