Dans le cours : Python pour la data science

Solution : Mettre en pratique huggingface et LangChain - Tutoriel Python

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Solution : Mettre en pratique huggingface et LangChain

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(Musique d'introduction) Et c'est parti pour la résolution du défi. Tout d'abord, nous importerons le module pipeline à partir de Transformers. N'hésitez pas à vous assurer que vous avez déjà installé Transformers. Sinon vous pouvez le faire en exécutant le programme d'installation PIP. Nous chargeons alors le modèle pré-entrainé des Distilbert qui est optimisé pour l'analyse de sentiments. Nous exécutons. Il ne reste alors qu'à définir la phrase qui nous intéresse, en l'occurrence ici : « I absolutely love this product » qui est une phrase positive. Ensuite, nous utilisons le pipeline de HuggingFace pour analyser la phrase et déterminer son sentiment. Le pipeline renvoie un résultat sous forme de label indiquant si le sentiment est positif ou négatif. Enfin, nous interprétons le résultat en attribuant un score de 1 pour un sentiment positif et de -1 pour un sentiment négatif. Il ne reste alors qu'à afficher le résultat en utilisant la fonction Print. Exécutons de suite pour apprécier le résultat. Et comme nous pouvons le voir, ici nous obtenons comme attendu 1 pour un sentiment qui est positif. Pour conclure, l'intégration de Python avec Langchain et Huggingface simplifie grandement le déploiement de modèles de traitement de langage naturel. En quelques lignes de code, nous pouvons charger un modèle, analyser du texte et interpréter les résultats. Cette combinaison puissante permet aux apprenants et aux professionnels de data science de créer des solutions sur mesure de manière rapide et efficace. Ainsi, vous pouvez répondre à divers besoins spécifiques en data science, allant de l'analyse de sentiments à la génération de texte et bien plus encore.

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