Guide Ultime: Utiliser DeepSeek avec Hugging Face Pipelines

Dans cet article, nous allons explorer comment charger et utiliser le modèle DeepSeek dans Google Colab, en utilisant la bibliothèque Hugging Face Transformers. Nous allons couvrir les méthodes les plus simples, comme l'utilisation de pipelines, et des approches plus détaillées avec AutoClass, pour tirer le meilleur parti des modèles de langage.

Méthode Simple: Utilisation des Pipelines Hugging Face

La méthode la plus simple pour utiliser deepseek consiste à utiliser les pipelines de Hugging Face

. Les pipelines sont des outils qui encapsulent toutes les étapes nécessaires pour effectuer une tâche spécifique avec un modèle de langage, de la tokenisation au post-traitement. Cette approche est idéale pour les débutants ou ceux qui cherchent une solution rapide et efficace.

Un pipeline Hugging Face automatise les étapes de :

• Tokenisation
• Chargement du modèle
• Traitement du modèle
• Sortie

Pour utiliser un pipeline, vous devez d'abord installer la bibliothèque Transformers. Dans Google Colab, vous pouvez le faire en utilisant la commande suivante :

!pip install transformers

Une fois la bibliothèque installée, vous pouvez importer les modules nécessaires et créer un pipeline. Voici un exemple de code pour générer du texte avec le modèle DeepSeek :

from transformers import pipeline

generator = pipeline('text-generation', model='deepseek-ai/DeepSeek-Coder')

print(generator('Bonjour, comment allez-vous aujourd\'hui ?'))

Dans cet exemple, nous créons un pipeline pour la génération de texte et nous spécifions le modèle DeepSeek-Coder. Le pipeline chargera automatiquement le modèle et effectuera toutes les étapes nécessaires pour générer du texte. Vous pouvez ensuite utiliser le pipeline pour générer du texte en lui fournissant une entrée.

Il est possible d'utiliser un pipeline pour différentes opérations . Voici quelques exemples:

• Analyse des sentiments
• Génération de texte
• Réponses aux questions
• Classification d'images
• Détection d'objets

Les pipelines offrent une manière simple et rapide d'utiliser les modèles de langage, mais ils peuvent être limités en termes de personnalisation. Si vous avez besoin de plus de contrôle sur le processus, vous pouvez utiliser la méthode AutoClass.

Méthode Avancée: Utilisation d'AutoClass

AutoClass offre un contrôle plus fin sur le chargement et l'utilisation des modèles

. Cette méthode est utile lorsque vous devez personnaliser le processus de tokenisation ou de post-traitement. Avec AutoClass, vous chargez les composants du modèle individuellement, ce qui vous donne plus de flexibilité.

Les étapes clés sont :

1. Auto Tokenizer
2. Auto Model

Voici un exemple de code pour charger et utiliser le modèle DeepSeek avec AutoClass :

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-Coder"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to("cuda")

def generate(prompt, model, tokenizer, max_length=50):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=max_length)
    return tokenizer.decode(outputs[0])

prompt = "Écris une courte introduction sur DeepSeek."
print(generate(prompt, model, tokenizer))

Dans cet exemple, nous chargeons le tokenizer et le modèle séparément. Nous utilisons ensuite le tokenizer pour encoder l'entrée et le modèle pour générer la sortie. Enfin, nous décodons la sortie pour obtenir du texte lisible.

AutoClass vous permet de :

• Personnaliser la tokenisation
• Accéder aux couches intermédiaires du modèle
• Modifier le comportement du modèle

Bien que cette méthode offre plus de flexibilité, elle est également plus complexe et nécessite une compréhension plus approfondie des modèles de langage et de la bibliothèque Transformers.

Installation des Bibliothèques Nécessaires

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir installé les bibliothèques nécessaires dans votre environnement Google Colab. Vous pouvez le faire en exécutant les commandes suivantes dans une cellule de code :

!pip install transformers
!pip install torch

Ces commandes installeront la bibliothèque Transformers de Hugging Face et PyTorch, qui sont essentielles pour travailler avec les modèles de langage.