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Créer des Applications de Modèles de Langage avec Hugging Face et FastAPI 🚀

Bonjour,

Dans ce numéro, nous allons explorer comment créer des applications de modèles de langage en utilisant Hugging Face et FastAPI. Cette combinaison puissante permet de développer des API efficaces et performantes pour la génération de texte basée sur des modèles de langage avancés.

Qu’est-ce que FastAPI ?

FastAPI est un framework web moderne et hautement performant pour construire des APIs avec Python. Il simplifie la tâche de construire des APIs HTTP efficaces et facilite l’intégration avec des modèles d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, y compris les modèles de langage disponibles sur le Hugging Face Hub 🌐.

Comment fonctionne-t-il ?

Voici un aperçu de la manière dont vous pouvez créer une API endpoint avec FastAPI qui interagit avec un modèle de langage de Hugging Face :

• Installation et Importation: Installez FastAPI et importez les bibliothèques nécessaires, comme `requests` et `pydantic`.
• Définition de l’API: Définissez votre application FastAPI et créez un modèle de requête pour spécifier le format des données entrantes.
• Interaction avec Hugging Face: Utilisez la bibliothèque `requests` pour envoyer des requêtes HTTP au modèle de langage de Hugging Face et récupérer les réponses générées.
• Renvoi de la Réponse: Renvoyez la réponse générée par le modèle de langage au client.

Voici un exemple de code pour illustrer ce processus :

Vous pouvez configurer votre API pour écouter les requêtes POST contenant des prompts de texte, les envoyer au modèle de Hugging Face, et renvoyer les réponses générées.

Exemple de Code

Voici un extrait de code qui montre comment configurer l’endpoint API :

« `plaintext
@app.post(« /generate »)
async def generate_text(request: PromptRequest):
prompt = request.prompt
headers = {« Authorization »: f »Bearer {HF_API_KEY} »}
payload = {« inputs »: prompt}
response = requests.post(HF_API_URL, json=payload, headers=headers)
if response.status_code == 200:
return {« response »: response.json()}
else:
return {« error »: response.text}
« `

Déploiement et Test

Une fois votre API configurée, vous pouvez la lancer localement en utilisant Uvicorn et tester les endpoints en envoyant des requêtes POST avec des prompts de texte.

Par exemple, vous pouvez envoyer une requête POST avec le prompt « Once upon a time » et obtenir une réponse générée par le modèle de langage.

Conclusion

La combinaison de Hugging Face et FastAPI offre une manière puissante et efficace de créer des applications d’intelligence artificielle qui génèrent du texte en réponse à des prompts naturels. Cette approche est idéale pour le prototypage ainsi que pour le déploiement en production, et peut être intégrée avec des services comme AWS, Heroku, GCP ou Azure pour un usage en production.

N’hésitez pas à explorer plus en détail les ressources disponibles pour commencer à créer vos propres applications de modèles de langage avec Hugging Face et FastAPI.

Cordialement,

Votre équipe

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