Utiliser n'importe quel modèle Hugging Face localement | Démo pratique avec DeepSeek

Bienvenue dans cette démonstration où je vous montre comment exécuter DeepSeek Coder localement en utilisant uniquement des bases en Python !
Ce que vous allez apprendre :

Dans cette vidéo, découvrez comment configurer un environnement Jupyter Notebook pour exploiter le modèle DeepSeek-AI (et d'autres modèles sur Hugging Face) sans avoir besoin d'Ollama. Que vous utilisiez un GPU ou la version uniquement CPU, je vous guiderai pas à pas.
Au programme :

Prérequis & Configuration du projet
✅ Comment configurer votre environnement local avec Docker et VS Code.
✅ Exécuter DeepSeek Coder dans un Jupyter Notebook.
✅ Utiliser le modèle DeepSeek-AI pour générer du code en réponse aux invites des utilisateurs.

Timeline :
⏱ 00:00 – Introduction & Présentation
⏱ 00:20 – Prérequis & Configuration du projet
⏱ 03:00 – Configuration de l’environnement avec DevContainer
⏱ 08:40 – Écriture du code & Exécution
⏱ 14:10 – Démonstration avec Gradio
⏱ 16:25 – Publication sur GitHub & Conclusion

Ressources & Liens :
📌 Dépôt GitHub : https://github.com/Perpetue237/deepseek_demo
📌 Branche CPU-Only : https://github.com/Perpetue237/deepseek_demo/tree/CPU-only
📌 Image Docker Pytorch CUDA : https://hub.docker.com/layers/pytorch/pytorch/2.6.0-cuda12.6-cudnn9-devel/images/sha256-faa67ebc9c9733bf35b7dae3f8640f5b4560fd7f2e43c72984658d63625e4487
📌 Page du modèle Hugging Face : https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-instruct
📌 Guide d’installation de Docker : https://youtu.be/j5tHEeGm9pg
📌 Guide de configuration VS Code : https://youtu.be/jP4huw5fOSU
📌 (Optionnel) Nvidia Container Toolkit : https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html

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Bon codage et bon débogage avec KTiPs ! 🚀 À bientôt pour une prochaine vidéo ! 🙌

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