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[i18n-FR] Translated files in french and reviewed them (#2024)
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* Translated toctree & git_vs_htttp

* Translated the cli guide

* Testing to see if user is well configured

* TEsting to see if branch is well configured

* Translated index

* Translated quick-start

* Corrected a minor error in the english doc

* Reverting a wrong change

* Translated installation.md

* Translated community.md

* Translated download.md

* Translated hf_file_system.md

* Translated inference_client

* Translated inference_endpoints.md

* Fixed a few errors in the translation

* Translated integrations.md

* Translated mana-cache.md. Did not find a good translfation for cache-system

* Translated manage-space.md

* Translated overview.md

* Translated package-reference file

* Translated hf_api, login, mixins, repository, space_runtime and tensorboard in the package reference

* Finished the translation of package reference by translating utilities and webhooks servers

* Translated model-cards.md

* Translated collections.md

* translated community.md

* Translated download.md, corrected an error in the english version and changed a n inacurrate translation in other files

* translated hf_file_system

* Translated inference_endpoints.md

* Translated inference.md

* translated repository.md

* Translated search.md

* Translated webhooks_server.md

* corrected webhooks

* Translated upload.md

* Added "fr" to .github/workflow

* Deleted redirects as it is not needed

* Corrected toctree.yml

* Corrected errors o quick-start.md

* Corrected installation.md

* Changed the translation of the product "space" in the whole documentation.

* Corrected git_vs_http

* Corrected CLI.md

* Corrected collections.md

* Corrected community.md

* Corrected download.md

* Corrected hf_file_system

* Correction of docs/source/fr/concepts/git_vs_http.md

Co-authored-by: Lucain <[email protected]>

* Corrected git vs http and index.md

* Finished correcting index.md

* Update docs/source/fr/installation.md

Co-authored-by: Lucain <[email protected]>

* Update docs/source/fr/_toctree.yml

Co-authored-by: Lucain <[email protected]>

* Update docs/source/fr/installation.md

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* Update docs/source/fr/installation.md

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* Finished correcting index.md

* Deleted all unchecked files

* Update download.md

* Corrected inference endpoint, a lot of mistakes might have to look at it again

* Update docs/source/fr/concepts/git_vs_http.md

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* Deleted files that have not been reviewed yet

* Deleted useless links in toctree

* Update docs/source/fr/concepts/git_vs_http.md

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* Rechecked and corrected all typos signaled in the first PR, an error while merging probably caused this

* Re checked and resolved typos for the previous PR

* Update docs/source/fr/concepts/git_vs_http.md

Co-authored-by: Lucain <[email protected]>

* Update docs/source/fr/concepts/git_vs_http.md

Co-authored-by: Lucain <[email protected]>

* Resolved typos showed in the recent conversation

* Apply suggestions from code review

* Update docs/source/fr/_toctree.yml

* Apply suggestions from code review

* Update docs/source/fr/_toctree.yml

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Co-authored-by: JibrilEl <[email protected]>
Co-authored-by: Lucain <[email protected]>
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3 people authored Feb 20, 2024
1 parent d01206d commit e05fb73
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Showing 7 changed files with 465 additions and 2 deletions.
2 changes: 1 addition & 1 deletion .github/workflows/build_documentation.yaml
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Expand Up @@ -13,6 +13,6 @@ jobs:
with:
commit_sha: ${{ github.sha }}
package: huggingface_hub
languages: cn de en hi ko
languages: cn de fr en hi ko
secrets:
hf_token: ${{ secrets.HF_DOC_BUILD_PUSH }}
2 changes: 1 addition & 1 deletion .github/workflows/build_pr_documentation.yaml
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Expand Up @@ -14,4 +14,4 @@ jobs:
commit_sha: ${{ github.event.pull_request.head.sha }}
pr_number: ${{ github.event.number }}
package: huggingface_hub
languages: cn de en hi ko
languages: cn de fr en hi ko
12 changes: 12 additions & 0 deletions docs/source/fr/_toctree.yml
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@@ -0,0 +1,12 @@
- title: "Introduction"
sections:
- local: index
title: Home
- local: quick-start
title: Démarrage rapide
- local: installation
title: Installation
- title: "Concepts"
sections:
- local: concepts/git_vs_http
title: Git ou HTTP?
67 changes: 67 additions & 0 deletions docs/source/fr/concepts/git_vs_http.md
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@@ -0,0 +1,67 @@
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# Git ou HTTP?

`huggingface_hub` est une librairie qui permet d'interagir avec le Hugging Face Hub,
qui est une collection de dépots Git (modèles, datasets ou spaces).
Il y a deux manières principales pour accéder au Hub en utilisant `huggingface_hub`.

La première approche, basée sur Git, appelée approche "git-based", est rendue possible par la classe [`Repository`].
Cette méthode utilise un wrapper autour de la commande `git` avec des fonctionnalités supplémentaires conçues pour interagir avec le Hub. La deuxième option, appelée approche "HTTP-based" , consiste à faire des requêtes HTTP en utilisant le client [`HfApi`]. Examinons
les avantages et les inconvénients de ces deux méthodes.

## Repository: l'approche historique basée sur git

Initialement, `huggingface_hub` était principalement construite autour de la classe [`Repository`]. Elle fournit des
wrappers Python pour les commandes `git` usuelles, telles que `"git add"`, `"git commit"`, `"git push"`,
`"git tag"`, `"git checkout"`, etc.

Cette librairie permet aussi de gérer l'authentification et les fichiers volumineux, souvent présents dans les dépôts Git de machine learning. De plus, ses méthodes sont exécutables en arrière-plan, ce qui est utile pour upload des données durant l'entrainement d'un modèle.

L'avantage principal de l'approche [`Repository`] est qu'elle permet de garder une
copie en local du dépot Git sur votre machine. Cela peut aussi devenir un désavantage,
car cette copie locale doit être mise à jour et maintenue constamment. C'est une méthode
analogue au développement de logiciel classique où chaque développeur maintient sa propre copie locale
et push ses changements lorsqu'il travaille sur une nouvelle fonctionnalité.
Toutefois, dans le contexte du machine learning la taille des fichiers rend peu pertinente cette approche car
les utilisateurs ont parfois besoin d'avoir
uniquement les poids des modèles pour l'inférence ou de convertir ces poids d'un format à un autre sans avoir à cloner
tout le dépôt.

<Tip warning={true}>

[`Repository`] est maintenant obsolète et remplacée par les alternatives basées sur des requêtes HTTP. Étant donné son adoption massive par les utilisateurs,
la suppression complète de [`Repository`] ne sera faite que pour la version `v1.0`.

</Tip>

## HfApi: Un client HTTP plus flexible

La classe [`HfApi`] a été développée afin de fournir une alternative aux dépôts git locaux,
qui peuvent être encombrant à maintenir, en particulier pour des modèles ou datasets volumineux.
La classe [`HfApi`] offre les mêmes fonctionnalités que les approches basées sur Git,
telles que le téléchargement et le push de fichiers ainsi que la création de branches et de tags, mais sans
avoir besoin d'un fichier local qui doit être constamment synchronisé.

En plus des fonctionnalités déjà fournies par `git`, La classe [`HfApi`] offre des fonctionnalités
additionnelles, telles que la capacité à gérer des dépôts, le téléchargement des fichiers
dans le cache (permettant une réutilisation), la recherche dans le Hub pour trouver
des dépôts et des métadonnées, l'accès aux fonctionnalités communautaires telles que, les discussions,
les pull requests et les commentaires.

## Quelle méthode utiliser et quand ?

En général, **l'approche HTTP est la méthode recommandée** pour utiliser `huggingface_hub`
[`HfApi`] permet de pull et push des changements, de travailler avec les pull requests, les tags et les branches, l'interaction avec les discussions
et bien plus encore. Depuis la version `0.16`, les méthodes HTTP-based peuvent aussi être exécutées en arrière-plan, ce qui constituait le
dernier gros avantage de la classe [`Repository`].

Toutefois, certaines commandes restent indisponibles en utilisant [`HfApi`].
Peut être que certaines ne le seront jamais, mais nous essayons toujours de réduire le fossé entre ces deux approches.
Si votre cas d'usage n'est pas couvert, nous serions ravis de vous aider. Pour cela, ouvrez
[une issue sur Github](https://github.com/huggingface/huggingface_hub)! Nous écoutons tous les retours nous permettant de construire
l'écosystème 🤗 avec les utilisateurs et pour les utilisateurs.

Cette préférence pour l'approche basée sur [`HfApi`] plutôt que [`Repository`] ne signifie pas que les dépôts stopperons d'être versionnés avec git sur le Hugging Face Hub. Il sera toujours possible d'utiliser les commandes `git` en local lorsque nécessaire.
60 changes: 60 additions & 0 deletions docs/source/fr/index.md
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@@ -0,0 +1,60 @@
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# Un client Python pour le Hugging Face Hub


La librairie `huggingface_hub` vous permet d'interagir avec le
[Hugging Face Hub](https://hf.co), une plateforme de machine learning
pour créer et collaborer. Découvrez des modèles pré-
entrainés et des datasets pour vos projets ou jouez avec des centraines
d'applications hébergées sur le Hub. Vous pouvez aussi
créer et partager vos propres modèles et datasets avec la communauté.
La librairie `huggingface_hub` offre une manière simple de faire toutes
ces choses avec Python.

Lisez le [guide d'introduction rapide](quick-start) pour vous lancer avec la librairie
`huggingface_hub`. Vous apprendrez à télécharger des fichiers depuis le Hub,
à créer un dépôt et upload des fichiers vers le Hub. Continuez à lire pour
apprendre le management de dépôt sur le Hub, comment interagir avec les discussions
ou même comment accéder à l'API d'inférence.

<div class="mt-10">
<div class="w-full flex flex-col space-y-4 md:space-y-0 md:grid md:grid-cols-2 md:gap-y-4 md:gap-x-5">

<a class="!no-underline border dark:border-gray-700 p-5 rounded-lg shadow hover:shadow-lg" href="./guides/overview">
<div class="w-full text-center bg-gradient-to-br from-indigo-400 to-indigo-500 rounded-lg py-1.5 font-semibold mb-5 text-white text-lg leading-relaxed">Vue d'ensemble</div>
<p class="text-gray-700">Guides pratiques pour vous aider à atteindre un but en particulier. Lisez ces guides pour apprendre comment utiliser huggingface_hub pour résoudre des problèmes concrets.</p>
</a>

<a class="!no-underline border dark:border-gray-700 p-5 rounded-lg shadow hover:shadow-lg" href="./package_reference/overview">
<div class="w-full text-center bg-gradient-to-br from-purple-400 to-purple-500 rounded-lg py-1.5 font-semibold mb-5 text-white text-lg leading-relaxed">Références</div>
<p class="text-gray-700">Description exhaustive des classes et méthodes présentes dans huggingface_hub.</p>
</a>

<a class="!no-underline border dark:border-gray-700 p-5 rounded-lg shadow hover:shadow-lg" href="./concepts/git_vs_http">
<div class="w-full text-center bg-gradient-to-br from-pink-400 to-pink-500 rounded-lg py-1.5 font-semibold mb-5 text-white text-lg leading-relaxed">Guides conceptuels</div>
<p class="text-gray-700">Explications permettant d'avoir une meilleure compréhension de la philosophie derrière huggingface_hub.</p>
</a>

</div>
</div>

<!--
<a class="!no-underline border dark:border-gray-700 p-5 rounded-lg shadow hover:shadow-lg" href="./tutorials/overview"
><div class="w-full text-center bg-gradient-to-br from-blue-400 to-blue-500 rounded-lg py-1.5 font-semibold mb-5 text-white text-lg leading-relaxed">Tutoriaux</div>
<p class="text-gray-700">Apprenez les bases et familiarisez vous avec l'utilisation de huggingface_hub pour intéragir avec le Hub 🤗 depuis le code!</p>
</a> -->

## Contributions

Toutes les contributions au projet `huggingface_hub` sont les bienvenues et valorisées à la même hauteur.
🤗 En plus de l'ajout ou de la correction de bug dans le code, vous
pouvez également aider à améliorer la documentation en vérifiant qu'elle est exacte et
à jour, répondre à des questions sur des issues, et demander de nouvelles fonctionnalités
qui amélioreront la librairie. Regardez le [guide de contribution](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/CONTRIBUTING.md)
pour en savoir plus sur comment commencer à travailler sur une issue, comment faire une pull request et comment tester vos contributions pour
vérifier que vos modifications fonctionnent comme prévu.

Les contributeurs doivent aussi respecter notre [code de conduite](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/CODE_OF_CONDUCT.md) (en anglais) pour créer un espace collaboratif inclusif et bienveillant envers tout le monde.
161 changes: 161 additions & 0 deletions docs/source/fr/installation.md
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@@ -0,0 +1,161 @@
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# Installation

Avant de commmencer, vous allez avoir besoin de préparer votre environnement
en installant les packages appropriés.

`huggingface_hub` est testée sur **Python 3.8+**.

## Installation avec pip

Il est fortement recommandé d'installer `huggingface_hub` dans un [environnement virtuel](https://docs.python.org/3/library/venv.html).
Si vous n'êtes pas familier avec les environnements virtuels Python, suivez ce [guide](https://packaging.python.org/en/latest/guides/installing-using-pip-and-virtual-environments/). Un environnement virtuel sera utile lorsque vous devrez gérer des plusieurs projets en parallèle
afin d'éviter les problèmes de compatibilité entre les différentes dépendances.

Commencez par créer un environnement virtuel à l'emplacement de votre projet:

```bash
python -m venv .env
```

Activez l'environnement virtuel sur Linux et macOS:

```bash
source .env/bin/activate
```

Activez l'environnement virtuel sur Windows:

```bash
.env/Scripts/activate
```

Maintenant, vous êtes prêts à installer `hugginface_hub` [depuis PyPi](https://pypi.org/project/huggingface-hub/):

```bash
pip install --upgrade huggingface_hub
```

Une fois l'installation terminée, rendez-vous à la section [vérification](#verification-de-l-installation) pour s'assurer que tout fonctionne correctement.

### Installation des dépendances optionnelles

Certaines dépendances de `huggingface_hub` sont [optionnelles](https://setuptools.pypa.io/en/latest/userguide/dependency_management.html#optional-dependencies) car elles ne sont pas nécessaire pour faire marcher les fonctionnalités principales de `huggingface_hub`.
Toutefois, certaines fonctionnalités de `huggingface_hub` ne seront pas disponibles si les dépendancces optionnelles ne sont pas installées

Vous pouvez installer des dépendances optionelles via `pip`:
```bash
#Installation des dépendances pour les fonctionnalités spécifiques à Tensorflow.
#/!\ Attention : cette commande n'est pas équivalente à `pip install tensorflow`.
pip install 'huggingface_hub[tensorflow]'

#Installation des dépendances spécifiques à Pytorch et au CLI.
pip install 'huggingface_hub[cli,torch]'
```

Voici une liste des dépendances optionnelles dans `huggingface_hub`:
- `cli` fournit une interface d'invite de commande plus pratique pour `huggingface_hub`.
- `fastai`, `torch` et `tensorflow` sont des dépendances pour utiliser des fonctionnalités spécifiques à un framework.
- `dev` permet de contribuer à la librairie. Cette dépendance inclut `testing` (pour lancer des tests), `typing` (pour lancer le vérifieur de type) et `quality` (pour lancer des linters).



### Installation depuis le code source

Dans certains cas, il est intéressant d'installer `huggingface_hub` directement depuis le code source.
Ceci vous permet d'utiliser la version `main`, contenant les dernières mises à jour, plutôt que
d'utiliser la dernière version stable. La version `main` est utile pour rester à jour sur les
derniers développements, par exemple si un bug est corrigé depuis la dernière version officielle
mais que la nouvelle version n'a pas encore été faite.

Toutefois, cela signifie que la version `main` peut ne pas être stable. Nous travaillons
afin de rendre la version `main` aussi stable que possible, et la plupart des problèmes sont résolus
en quelques heures ou jours. Si vous avez un problème, ouvrez une issue afin que
nous puissions la régler au plus vite !

```bash
pip install git+https://github.com/huggingface/huggingface_hub
```

Lorsque vous installez depuis le code source, vous pouvez préciser la branche depuis laquelle installer. Cela permet de tester une nouvelle fonctionnalité ou un bug-fix qui n'a pas encore été merge:

```bash
pip install git+https://github.com/huggingface/huggingface_hub@ma-branche
```

Une fois l'installation terminée, rendez-vous à la section [vérification](#verification-de-l-installation) pour s'assurer que tout fonctionne correctement.

### Installation éditable

L'installation depuis le code source vous permet de mettre en place une [installation éditable](https://pip.pypa.io/en/stable/topics/local-project-installs/#editable-installs). Cette installation sert surtout si vous comptez contribuer à `huggingface_hub`
et que vous avez besoin de tester rapidement des changements dans le code. Pour cela, vous devez cloner le projet `huggingface_hub` sur votre machine.

```bash
# Commencez par cloner le dépôt en local
git clone https://github.com/huggingface/huggingface_hub.git

# Ensuite, installez-le avec le flag -e
cd huggingface_hub
pip install -e .
```

Python regardera maintenant à l'intérieur du dossier dans lequel vous avez cloné le dépôt en
plus des chemins de librairie classiques. Par exemple, si vos packages Python sont installés dans
`./.venv/lib/python3.11/site-packages/`, Python regardera aussi dans le dossier que vous avez
cloné `./huggingface_hub/`.

## Installation avec conda

Si vous avez plutôt l'habitude d'utiliser conda, vous pouvez installer `huggingface_hub` en utilisant le [channel conda-forge](https://anaconda.org/conda-forge/huggingface_hub):


```bash
conda install -c conda-forge huggingface_hub
```

Une fois l'installation terminée, rendez-vous à la section [vérification](#verification-de-l-installation) pour s'assurer que tout fonctionne correctement.

## Vérification de l'installation

Une fois installée, vérifiez que `huggingface_hub` marche correctement en lançant la commande suivante:

```bash
python -c "from huggingface_hub import model_info; print(model_info('gpt2'))"
```

Cette commande va récupérer des informations sur le modèle [gpt2](https://huggingface.co/gpt2) depuis le Hub.
La sortie devrait ressembler à ça:

```text
Model Name: gpt2
Tags: ['pytorch', 'tf', 'jax', 'tflite', 'rust', 'safetensors', 'gpt2', 'text-generation', 'en', 'doi:10.57967/hf/0039', 'transformers', 'exbert', 'license:mit', 'has_space']
Task: text-generation
```

## Les limitations Windows

Afin de démocratiser le machine learning au plus grand nombre, nous avons développé `huggingface_hub`
de manière cross-platform et en particulier, pour qu'elle fonctionne sur une maximum de systèmes d'exploitation différents. Toutefois
`huggingface_hub` connaît dans certains cas des limitations sur Windows.
Nous avons listés ci-dessous les problèmes connus. N'hésitez pas à nous signaler si vous rencontrez un problème
non documenté en ouvrant une [issue sur Github](https://github.com/huggingface/huggingface_hub/issues/new/choose).

- Le cache de `huggingface_hub` a besoin des symlinks pour mettre en cache les fichiers installé depuis le Hub.
Sur windows, vous devez activer le mode développeur pour lancer ou lancer votre script en tant qu'administrateur
afin de faire fonctionner les symlinks. S'ils ne sont pas activés, le système de cache fonctionnera toujours mais
de manière sous-optimale. Consultez les [limitations du cache](./guides/manage-cache#limitations) pour plus de détails.
- Les noms de fichiers sur le Hub peuvent avoir des caractères spéciaux (par exemple `"path/to?/my/file"`).
Windows est plus restrictif sur les [caractères spéciaux](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/win32/intl/character-sets-used-in-file-names)
ce qui rend ces fichiers ininstallables sur Windows. Heureusement c'est un cas assez rare.
Contactez le propriétaire du dépôt si vous pensez que c'est une erreur ou contactez nous
pour que nous cherchions une solution.


## Prochaines étapes

Une fois que `huggingface_hub` est installé correctement sur votre machine, vous aurez peut-être besoin de
[configurer les variables d'environnement](package_reference/environment_variables) ou de [lire un de nos guides](guides/overview)
pour vous lancer.
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