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LLM Course documentation

Quiz de fin de chapitre

LLM Course

0. Configuration

1. Les transformers

2. Utilisation de 🤗 Transformers

3. Finetuner un modèle pré-entraîné

4. Partager des modèles et des tokenizers

5. La bibliothèque 🤗 Datasets

6. La bibliothèque 🤗 Tokenizer

7. Les principales tâches en NLP

8. Comment demander de l'aide

9. Construire et partager des démos

Introduction à Gradio Construire votre première démo Comprendre la classe Interface Partager ses démos avec les autres Intégrations avec le Hub et Spaces Fonctionnalités avancées d'Interface Introduction aux Blocks 🤗 Gradio, coché ! Quiz de fin de chapitre

Evènements liés au cours

Glossaire

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Quiz de fin de chapitre

Testons ce que vous avez appris dans ce chapitre !

1. Que pouvez-vous faire avec <i> Gradio </i> ?

Créez une démo pour votre modèle d'apprentissage automatique. Partagez votre modèle d'apprentissage automatique avec d'autres personnes. Déboguez votre modèle. Entraîner votre modèle.

2. <i> Gradio </i> fonctionne UNIQUEMENT avec les modèles en PyTorch

Vrai Faux

3. D’où pouvez-vous lancer une démo <i> Gradio </i> ?

D'un IDE Python standard De notebooks Google Colab De notebooks Jupyter

4. <i> Gradio </i> est conçu principalement pour les modèles de NLP

Vrai Faux

5. Parmi les fonctionnalités suivantes, lesquelles sont prises en charge par <i> Gradio </i> ?

Entrées et sorties multiples. État pour la persistance des données. Authentification par nom d'utilisateur et mot de passe. Analyse automatique de l'utilisation de votre démo Gradio. Chargement d'un modèle à partir du Hub ou de Space.

6. Lesquelles des méthodes suivantes sont valides pour charger un modèle à partir du <i> Hub </i> ou de <i> Space </i> ?

gr.Interface.load('huggingface/{user}/{model_name}') gr.Interface.load('model/{user}/{model_name}') gr.Interface.load('demos/{user}/{model_name}') gr.Interface.load('spaces/{user}/{model_name}')

7. Sélectionnez toutes les étapes nécessaires pour ajouter un état à votre interface <i> Gradio </i>

Passez un paramètre supplémentaire dans votre fonction de prédiction, qui représente l'état de l'interface. À la fin de la fonction de prédiction, renvoyer la valeur mise à jour de l'état comme une valeur de retour supplémentaire. Ajoutez les composants d'entrée et de sortie d'état lors de la création de votre interface.

8. Lesquels des éléments suivants sont des composants inclus dans la bibliothèque <i> Gradio </i> ?

Textbox. Graph. Image. Audio.

9. Qu’est-ce que les Blocks vous permet de faire ?

Combiner plusieurs démos en une seule application web. Attribuer des déclencheurs d'événements tels que clicked/changed/etc aux composants Blocks. Déterminer automatiquement quel composant Blocks doit être interactif ou statique. Créer des démos en plusieurs étapes, c'est-à-dire vous permettre de réutiliser la sortie d'un composant comme entrée pour le suivant.

10. Vous pouvez partager un lien public vers une démo <code> Blocks </code> et accueillir une démo <code> Blocks </code> sur <i> Space </i>

Vrai Faux

Update on GitHub

←🤗 Gradio, coché !

Quiz de fin de chapitre 1. Que pouvez-vous faire avec Gradio ? 2. Gradio fonctionne UNIQUEMENT avec les modèles en PyTorch 3. D’où pouvez-vous lancer une démo Gradio ? 4. Gradio est conçu principalement pour les modèles de NLP 5. Parmi les fonctionnalités suivantes, lesquelles sont prises en charge par Gradio ? 6. Lesquelles des méthodes suivantes sont valides pour charger un modèle à partir du Hub ou de Space ? 7. Sélectionnez toutes les étapes nécessaires pour ajouter un état à votre interface Gradio 8. Lesquels des éléments suivants sont des composants inclus dans la bibliothèque Gradio ? 9. Qu’est-ce que les Blocks vous permet de faire ? 10. Vous pouvez partager un lien public vers une démo Blocks et accueillir une démo Blocks sur Space

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