import{s as X,n as Y,o as Q}from"../chunks/scheduler.f7e1785c.js";import{S as V,i as O,g as o,s as i,r as H,A as K,h as u,f as s,c as a,j as Z,u as L,x as h,k as D,y as ee,a as n,v as P,d as E,t as B,w as W}from"../chunks/index.9f8f0838.js";import{C as te}from"../chunks/CodeBlock.b3510e34.js";import{H as se,E as ne}from"../chunks/EditOnGithub.5a9bb8c5.js";function ie(A){let l,g,q,x,r,y,m,N=`Dans cette unité, nous avons exploré les défis du <em>finetuning</em> des modèles d’ASR, en mettant en avant le temps et les ressources nécessaires pour <em>finetuner</em> un modèle comme Whisper (même un petit <em>checkpoint</em>) sur une nouvelle langue.
Afin de fournir une expérience pratique, nous avons conçu un exercice qui vous permet de naviguer dans le processus de <em>finetuning</em> d’un modèle d’ASR tout en utilisant un jeu de données plus petit.
L’objectif principal de cet exercice est de vous familiariser avec le processus plutôt que de vous attendre à des résultats de niveau production.
Nous avons délibérément fixé une métrique basse pour que vous puissiez l’atteindre, même avec des ressources limitées.`,_,c,k="Voici les instructions :",M,p,F="<li><em>Finetuner</em> le modèle <code>&quot;openai/whisper-tiny&quot;</code> en utilisant le sous-échantillon anglais américain (“en-US”) du jeu de données <code>&quot;PolyAI/minds14&quot;</code>.</li> <li>Utilisez les premiers <strong>450 exemples pour l’entraînement</strong>, et le reste pour l’évaluation. Assurez-vous de mettre <code>num_proc=1</code> lors du pré-traitement du jeu de données en utilisant la méthode <code>.map</code> (ceci assurera que votre modèle est soumis correctement lors de l’évaluation).</li> <li>Pour évaluer le modèle, utilisez les métriques <code>wer</code> et <code>wer_ortho</code> comme décrit dans cette unité. Cependant, <em>ne convertissez pas</em> la métrique en pourcentages en la multipliant par 100 (par exemple, si WER est de 42%, nous nous attendons à voir la valeur de 0,42 dans cet exercice).</li>",$,d,S="Une fois que vous avez <em>finetuné</em> un modèle, assurez-vous de le télécharger sur le 🤗 <em>Hub</em> avec les <code>kwargs</code> suivants :",I,f,b,v,G="Nous considérons cet exercice réussi si le WER normalisé (<code>wer</code>) de votre modèle est inférieur à <strong>0.37</strong>.",C,T,R="N’hésitez pas à construire une démo de votre modèle obtenu et à la partager sur Discord ! Si vous avez des questions, posez-les dans le canal `<code>#audio-study-group</code>.",j,J,U,w,z;return r=new se({props:{title:"Exercice pratique",local:"exercice-pratique",headingTag:"h1"}}),f=new te({props:{code:"a3dhcmdzJTIwJTNEJTIwJTdCJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIyZGF0YXNldF90YWdzJTIyJTIwJTNBJTIwJTIyUG9seUFJJTJGbWluZHMxNCUyMiUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMmZpbmV0dW5lZF9mcm9tJTIyJTIwJTNBJTIwJTIyb3BlbmFpJTJGd2hpc3Blci10aW55JTIyJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIydGFza3MlMjIlMjAlM0ElMjAlMjJhdXRvbWF0aWMtc3BlZWNoLXJlY29nbml0aW9uJTIyJTJDJTBBJTdE",highlighted:`<span class="hljs-attribute">kwargs</span> = {
    <span class="hljs-string">&quot;dataset_tags&quot;</span> : <span class="hljs-string">&quot;PolyAI/minds14&quot;</span>,
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    <span class="hljs-string">&quot;tasks&quot;</span> : <span class="hljs-string">&quot;automatic-speech-recognition&quot;</span>,
}`,wrap:!1}}),J=new ne({props:{source:"https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/fr/chapter5/hands_on.mdx"}}),{c(){l=o("meta"),g=i(),q=o("p"),x=i(),H(r.$$.fragment),y=i(),m=o("p"),m.innerHTML=N,_=i(),c=o("p"),c.textContent=k,M=i(),p=o("ul"),p.innerHTML=F,$=i(),d=o("p"),d.innerHTML=S,I=i(),H(f.$$.fragment),b=i(),v=o("p"),v.innerHTML=G,C=i(),T=o("p"),T.innerHTML=R,j=i(),H(J.$$.fragment),U=i(),w=o("p"),this.h()},l(e){const t=K("svelte-u9bgzb",document.head);l=u(t,"META",{name:!0,content:!0}),t.forEach(s),g=a(e),q=u(e,"P",{}),Z(q).forEach(s),x=a(e),L(r.$$.fragment,e),y=a(e),m=u(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),h(m)!=="svelte-1xtndrf"&&(m.innerHTML=N),_=a(e),c=u(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),h(c)!=="svelte-j0rkl3"&&(c.textContent=k),M=a(e),p=u(e,"UL",{"data-svelte-h":!0}),h(p)!=="svelte-318qhp"&&(p.innerHTML=F),$=a(e),d=u(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),h(d)!=="svelte-yy83eb"&&(d.innerHTML=S),I=a(e),L(f.$$.fragment,e),b=a(e),v=u(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),h(v)!=="svelte-1m5l0ic"&&(v.innerHTML=G),C=a(e),T=u(e,"P",{"data-svelte-h":!0}),h(T)!=="svelte-7mima"&&(T.innerHTML=R),j=a(e),L(J.$$.fragment,e),U=a(e),w=u(e,"P",{}),Z(w).forEach(s),this.h()},h(){D(l,"name","hf:doc:metadata"),D(l,"content",ae)},m(e,t){ee(document.head,l),n(e,g,t),n(e,q,t),n(e,x,t),P(r,e,t),n(e,y,t),n(e,m,t),n(e,_,t),n(e,c,t),n(e,M,t),n(e,p,t),n(e,$,t),n(e,d,t),n(e,I,t),P(f,e,t),n(e,b,t),n(e,v,t),n(e,C,t),n(e,T,t),n(e,j,t),P(J,e,t),n(e,U,t),n(e,w,t),z=!0},p:Y,i(e){z||(E(r.$$.fragment,e),E(f.$$.fragment,e),E(J.$$.fragment,e),z=!0)},o(e){B(r.$$.fragment,e),B(f.$$.fragment,e),B(J.$$.fragment,e),z=!1},d(e){e&&(s(g),s(q),s(x),s(y),s(m),s(_),s(c),s(M),s(p),s($),s(d),s(I),s(b),s(v),s(C),s(T),s(j),s(U),s(w)),s(l),W(r,e),W(f,e),W(J,e)}}}const ae='{"title":"Exercice pratique","local":"exercice-pratique","sections":[],"depth":1}';function le(A){return Q(()=>{new URLSearchParams(window.location.search).get("fw")}),[]}class ce extends V{constructor(l){super(),O(this,l,le,ie,X,{})}}export{ce as component};
