Explorer Qwen/Qwen3-Coder-Next 🚀

Introduction

Dans ce tutoriel, nous allons explorer la puissante bibliothèque Qwen/Qwen3-Coder-Next disponible sur Hugging Face. Cette bibliothèque fait partie d’un ensemble d’outils développés par Hugging Face pour faciliter la construction et l’entraînement de modèles transformateurs pour des tâches de traitement du langage naturel. Au 4 février 2026, Hugging Face a réuni un impressionnant nombre de 156 100 étoiles sur GitHub, indiquant son adoption massive dans la communauté de l’apprentissage automatique (Source : GitHub). Nous allons nous plonger dans la mise en place d’un projet utilisant Qwen/Qwen3-Coder-Next et parcourir les étapes pour construire un modèle transformateur de base.

Prérequis

Pour suivre ce tutoriel, assurez-vous que vous avez :

• Python 3.10+ installé
• transformers [7] version 4.26.1 ou ultérieure (Source : documentation Hugging Face)
• torch version 1.12.1 ou ultérieure (Source : PyPI)
• datasets version 2.8.0 ou ultérieure (Source : documentation Hugging Face)

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Vidéo par Yannic Kilcher

Vous pouvez installer ces packages en utilisant pip :

pip install transformers==4.26.1 torch==1.12.1 datasets==2.8.0

Étape 1 : Mise en place du projet

Tout d’abord, créez un nouveau répertoire pour votre projet et initialisez-le avec un fichier requirements.txt pour gérer les dépendances.

Créez les fichiers suivants :

• main.py: Le script principal où nous allons implémenter notre modèle.
• requirements.txt: Liste des packages Python nécessaires à votre projet.

Le contenu de requirements.txt doit être le suivant :

transformers==4.26.1
torch==1.12.1
datasets==2.8.0

Ensuite, installez les dépendances listées dans requirements.txt en utilisant pip :

pip install -r requirements.txt

Étape 2 : Implémentation de base

Nous allons ensuite mettre en place un modèle transformateur de base en utilisant Qwen/Qwen3-Coder-Next. Nous commencerons par importer les modules nécessaires et définir notre fonction principale.

Créez le code suivant dans main.py :

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

def load_model_and_tokenizer(model_name):
    # Chargeur du tokenizer depuis Hugging Face Hub
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    
    # Chargeur du modèle depuis Hugging Face Hub
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

    return tokenizer, model

if __name__ == '__main__':
    # Le nom du modèle peut être modifié pour tout variant Qwen/Qwen3-Coder-Next disponible sur le Hugging Face Hub.
    MODEL_NAME = "Qwen/Qwen3-Coder-Next"
    
    # Chargeur du tokenizer et du modèle
    tokenizer, model = load_model_and_tokenizer(MODEL_NAME)
    
    print(f"Chargement de {MODEL_NAME} réussi.")

Étape 3 : Configuration & Optimisation

Pour optimiser notre modèle transformateur en termes de performance, nous pouvons configurer le modèle pour utiliser des ressources matérielles spécifiques telles que les GPUs. Nous devons également nous assurer que le tokenizer et le modèle sont correctement configurés.

import torch

def set_device():
    if torch.cuda.is_available():
        device = torch.device("cuda")
        print(f"Utilisation du GPU : {torch.cuda.get_device_name(0)}")
    else:
        device = torch.device("cpu")
        print("Aucun GPU disponible, utilisation du CPU.")
    
    return device

if __name__ == '__main__':
    # Définition de l'appareil approprié
    device = set_device()
    
    # Déplacement du modèle vers l'appareil sélectionné
    model.to(device)

Étape 4 : Exécution du code

Pour exécuter votre script et vérifier que tout fonctionne correctement, exécutez la commande suivante dans votre terminal :

python main.py
# Sortie attendue :
# > Chargement de Qwen/Qwen3-Coder-Next réussi.
# > Utilisation du GPU : NVIDIA Tesla V100-SXM2-16GB (ou équivalent)

Si vous rencontrez des erreurs, assurez-vous que toutes les dépendances sont correctement installées et que votre environnement est configuré de manière appropriée.

Étape 5 : Conseils avancés (Approfondissement)

Pour les utilisateurs avancés, envisagez d’expérimenter avec différentes configurations pour optimiser la performance. Par exemple, vous pouvez ajuster la taille des lots, le taux d’apprentissage ou utiliser des techniques de cumul de gradients si l’entraînement est effectué sur des ressources matérielles limitées.

De plus, explorez l’utilisation de l’entraînement en précision mixte pour un entraînement plus rapide et plus efficace. Cela implique la configuration de votre modèle et de son optimiseur pour supporter les opérations FP16 (précision réduite), ce qui peut considérablement réduire l’utilisation de la mémoire et accélérer les calculs.

Résultats & Benchmarks

En suivant ce tutoriel, vous avez réussi à mettre en place un projet utilisant la bibliothèque Qwen/Qwen3-Coder-Next de Hugging Face. Vous disposez maintenant d’une compréhension de base de la façon de charger des modèles et des tokenizers depuis le Hub, de configurer votre environnement pour une performance optimale et de lancer votre premier modèle transformateur.

Aller plus loin

• Explorez différents modèles pré-entraînés disponibles sur le Hugging Face Model Hub.
• Expérimentez avec la fine-tuning [3] des modèles existants en utilisant des jeux de données personnalisés.
• Implémentez des techniques d’entraînement avancées telles que l’échelonnement du taux d’apprentissage ou le cumul de gradients.

Conclusion

Dans ce tutoriel, nous avons parcouru la mise en place d’un projet pour utiliser Qwen/Qwen3-Coder-Next dans la construction et l’entraînement de modèles transformateurs. Cette bibliothèque offre des outils puissants pour faciliter les tâches de traitement du langage naturel, et avec les étapes décrites ici, vous êtes bien parti pour exploiter [5] ses capacités dans vos projets.