Evilafo-tools

Evilafo-tools est une bibliothèque Python conçue pour faciliter l'utilisation des modèles BERT et BART de Hugging Face dans des tâches courantes de traitement du langage naturel (NLP), telles que la classification de texte, la génération de résumé et la réponse à des questions.

Cette bibliothèque offre une interface simple et intuitive pour interagir avec les puissants modèles de Hugging Face, tout en prenant en charge les principaux cas d'utilisation de NLP.

Fonctionnalités

• Classification de texte avec BERT
• Réponse à des questions avec BERT
• Génération de résumés avec BART

Installation

Prérequis

Avant d'installer Evilafo-tools, assure-toi d'avoir Python 3.6+ et pip installés sur ton système.

Installer depuis PyPI

La façon la plus simple d'installer Evilafo-tools est d'utiliser pip :

pip install Evilafo-tools

Installer avec support GPU (optionnel)

Si tu souhaites utiliser la version GPU de PyTorch pour des performances accrues (notamment pour l’entraînement ou l’inférence sur des modèles de grande taille), tu peux installer les dépendances GPU avec :

pip install Evilafo-tools[gpu]

Dépendances

Evilafo-tools nécessite les bibliothèques suivantes :

• transformers : La bibliothèque de Hugging Face pour utiliser BERT, BART et d'autres modèles pré-entrainés.
• torch : PyTorch, la bibliothèque de calcul pour le machine learning.
• numpy : Manipulation de données numériques.

Si tu choisis l'option GPU, PyTorch avec CUDA sera installé pour accélérer les calculs sur un GPU.

Utilisation

Exemple de classification de texte avec BERT

Pour utiliser BERT pour classifier un texte, tu peux faire comme suit :

from evilafo_tools.bert_model import BertModel

# Charger le modèle BERT pour la classification
model = BertModel()
model.load_for_classification()

# Classifier un texte
text = "I love programming in Python!"
result = model.classify(text)
print(f"Classification result: {result}")

Exemple de réponse à une question avec BERT

Pour utiliser BERT pour répondre à des questions à partir d'un texte de contexte :

from evilafo_tools.bert_model import BertModel

# Charger le modèle BERT pour la question-réponse
model = BertModel()
model.load_for_question_answering()

# Définir la question et le contexte
context = "Hugging Face is creating a tool that democratizes AI."
question = "What is Hugging Face creating?"

# Obtenir la réponse
answer = model.answer_question(question, context)
print(f"Answer: {answer}")

Exemple de génération de résumé avec BART

Pour générer un résumé avec BART :

from evilafo_tools.bart_model import BartModel

# Charger le modèle BART pour la génération de résumé
model = BartModel()

# Résumer un texte
text = "Hugging Face is a company that provides machine learning models and datasets. It focuses on democratizing AI."
summary = model.summarize(text)
print(f"Summary: {summary}")

Contribution

Les contributions sont les bienvenues ! Si tu veux améliorer cette bibliothèque, corriger des bugs ou ajouter de nouvelles fonctionnalités, n’hésite pas à ouvrir une pull request sur le dépôt GitHub.

Comment contribuer :

1. Fork le projet.
2. Crée une branche pour ta fonctionnalité ou correction de bug (git checkout -b feature-xyz).
3. Apporte tes modifications.
4. Teste tes modifications.
5. Envoie une pull request avec une description claire de tes changements.

Licence

Evilafo-tools est distribué sous la licence MIT. Voir le fichier LICENSE pour plus de détails.