audio-course/pr_239/fr/chapter4/hands_on.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Exercice pratique&quot;,&quot;local&quot;:&quot;exercice-pratique&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:1}">
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Dans cette unité, nous avons démontré comment <em>finetuner</em> un modèle HuBERT sur le jeu de données <code>marsyas/gtzan</code> pour de la classification de musique. Notre exemple a atteint une précision de 83%.
Votre tâche consiste à améliorer cette mesure de précision.</p> <p data-svelte-h="svelte-ni0bvp">Vous pouvez choisir n’importe quel modèle sur le <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">🤗 <em>Hub</em></a> que vous pensez adapté à la classification audio, et utiliser exactement le même jeu de données <a href="https://huggingface.co/datasets/marsyas/gtzan" rel="nofollow"><code>marsyas/gtzan</code></a> pour construire votre propre classifieur.</p> <p data-svelte-h="svelte-pjmh4l">Votre objectif est d’atteindre une précision de 87% sur ce jeu de données. Vous pouvez choisir exactement le même modèle, et jouer avec les hyperparamètres d’entraînement, ou choisir un modèle complètement différent. A vous de décider !</p> <p data-svelte-h="svelte-sbp5un">Pour que votre résultat soit pris en compte dans votre certificat, n’oubliez pas de pousser votre modèle sur le  <em>Hub</em> comme cela a été montré dans cette unité avec les <code>**kwargs</code> suivants à la fin de l’entraînement :</p> <div class="code-block relative "><div class="absolute top-2.5 right-4"><button class="inline-flex items-center relative text-sm focus:text-green-500 cursor-pointer focus:outline-none transition duration-200 ease-in-out opacity-0 mx-0.5   text-gray-600 " title="code excerpt" type="button"><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg> <div class="absolute pointer-events-none transition-opacity bg-black text-white py-1 px-2 leading-tight rounded font-normal shadow left-1/2 top-full transform -translate-x-1/2 translate-y-2 opacity-0"><div class="absolute bottom-full left-1/2 transform -translate-x-1/2 w-0 h-0 border-black border-4 border-t-0" style="border-left-color: transparent; border-right-color: transparent; "></div> Copied</div></button></div> <pre class=""><!-- HTML_TAG_START -->kwargs = {
    <span class="hljs-string">&quot;dataset_tags&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;marsyas/gtzan&quot;</span>,
    <span class="hljs-string">&quot;dataset&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;GTZAN&quot;</span>,
    <span class="hljs-string">&quot;model_name&quot;</span>: <span class="hljs-string">f&quot;<span class="hljs-subst">{model_name}</span>-finetuned-gtzan&quot;</span>,
    <span class="hljs-string">&quot;finetuned_from&quot;</span>: model_id,
    <span class="hljs-string">&quot;tasks&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;audio-classification&quot;</span>,
}

trainer.push_to_hub(**kwargs)<!-- HTML_TAG_END --></pre></div> <p data-svelte-h="svelte-1h8par5">Voici quelques ressources supplémentaires qui pourraient vous être utiles dans le cadre de cet exercice :</p> <ul data-svelte-h="svelte-1enmk84"><li><a href="https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/audio_classification" rel="nofollow">Guide de classification audio dans la documentation de 🤗 Transformers</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/hubert" rel="nofollow">Documentation du modèle HuBERT</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/mctct" rel="nofollow">Documentation du modèle M-CTC-T</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/audio-spectrogram-transformer" rel="nofollow">Audio Spectrogram Transformer documentation</a></li> <li><a href="https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/wav2vec2" rel="nofollow">Documentation du Wav2Vec2</a></li></ul> <p data-svelte-h="svelte-kz52n6">N’hésitez pas à créer une démo de votre modèle et à la partager sur Discord ! Si vous avez des questions, posez-les dans le canal <code>#audio-study-group</code>.</p> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/fr/chapter4/hands_on.mdx" target="_blank"><svg class="mr-1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M31,16l-7,7l-1.41-1.41L28.17,16l-5.58-5.59L24,9l7,7z"></path><path d="M1,16l7-7l1.41,1.41L3.83,16l5.58,5.59L8,23l-7-7z"></path><path d="M12.419,25.484L17.639,6.552l1.932,0.518L14.351,26.002z"></path></svg> <span data-svelte-h="svelte-zjs2n5"><span class="underline">Update</span> on GitHub</span></a>  <p></p> 
			
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