Liftoff! Comment démarrer votre premier projet ML 🚀

Hugging Face publie un guide pour débutants qui utilise Sentence Transformers (ST) comme exemple pour passer de zéro à un premier projet ML autonome. ST transforme des phrases en embeddings vectoriels et fournit la fonction util.cos_sim pour calculer la similarité cosinus (score de -1 à 1), avec le modèle msmarco-MiniLM-L-6-v3 chargé dans un Jupyter notebook. La bibliothèque compte près de 8 000 étoiles sur GitHub et plus de 3 000 projets et packages qui en dépendent, et sert à la recherche sémantique, au clustering, à la distillation de modèles ou à CLIP.