Exemple non encore validé
Tu peux tester le modèle Apertus-8B-Instruct-2509 de Hugging Face de deux façons principales : localement avec Transformers, ou via l’interface web Hugging Face (si le modèle est déployé). Voici un guide complet pour chaque méthode :
🧪 1. Test local avec Transformers (Python) Prérequis : GPU avec au moins 24 Go de VRAM (type RTX 3090 ou A100), ou usage via bitsandbytes pour quantisation.
🌐 2. Interface web Hugging Face (si disponible)
Tu peux visiter la pour voir s’il propose une démo interactive. Si le bouton “Hosted inference API” ou “Try it out” est absent, cela signifie que le modèle n’est pas déployé pour test direct en ligne
Pour utiliser le modèle Apertus-8B-Instruct-2509 avec Azure, tu peux envisager deux approches selon ton architecture :
1️⃣ Installer l’outil huggingface-cli
Si ce n’est pas déjà fait, installe la bibliothèque huggingface_hub (qui contient huggingface-cli) :
pip install -U huggingface_hub
2️⃣ S’authentifier auprès de Hugging Face
Certains modèles (comme Apertus-8B-2509) nécessitent d’être connecté à ton compte Hugging Face et d’avoir accepté les conditions d’utilisation du modèle sur sa page.
- Connecte-toi sur huggingface.co
- Va sur la page du modèle swiss-ai/Apertus-8B-2509
- Clique sur "Accept license" si demandé
- Récupère ton token d’accès dans Settings → Access Tokens
Puis, dans ton terminal :
huggingface-cli login
Colle ton token quand il est demandé.
3️⃣ Télécharger le modèle
Une fois connecté, exécute ta commande :
huggingface-cli download swiss-ai/Apertus-8B-2509 --local-dir ./apertus-8b
💡 Notes importantes :
--local-dirindique où stocker les fichiers du modèle.- Si tu veux forcer le téléchargement complet (et pas juste les métadonnées), ajoute
--include "*". - Si tu veux éviter la mise en cache globale de HF, ajoute
--local-dir-use-symlinks False.
Exemple complet :
huggingface-cli download swiss-ai/Apertus-8B-2509 \
--local-dir ./apertus-8b \
--local-dir-use-symlinks False \
--include "*"
4️⃣ Vérifier le contenu
Après téléchargement, tu devrais voir dans ./apertus-8b :
config.jsontokenizer.json/tokenizer.modelpytorch_model-*.binoumodel.safetensors- éventuellement des fichiers de configuration supplémentaires
Pour accélérer le téléchargement d’un gros modèle Hugging Face comme swiss-ai/Apertus-8B-2509, il faut jouer sur trois leviers : réseau, méthode de transfert et paramètres CLI.
Voici un plan d’optimisation concret que tu peux appliquer directement.
🚀 1. Préparer l’environnement
- Connexion filaire : évite le Wi‑Fi si possible, surtout pour des fichiers de plusieurs dizaines de Go.
- Serveur proche : Hugging Face utilise un CDN, donc un bon peering avec ton FAI aide.
Si tu es sur un serveur cloud (AWS, GCP, OVH…), choisis une région proche de l’Europe pour réduire la latence. - Limiter la concurrence réseau : ferme les autres téléchargements lourds pendant l’opération.
⚙️ 2. Optimiser la commande huggingface-cli
Par défaut, huggingface-cli download télécharge séquentiellement. Tu peux :
Inclure tous les fichiers d’un coup (évite les requêtes multiples) :
huggingface-cli download swiss-ai/Apertus-8B-2509 \ --local-dir ./apertus-8b \ --include "*" \ --local-dir-use-symlinks FalseTéléchargement parallèle
Le CLI ne gère pas nativement le multi-thread, mais tu peux combiner avecaria2cpour paralléliser (voir section 3).Reprise automatique
Si la connexion coupe, relancer la même commande reprend là où ça s’est arrêté (grâce au cache HF).
🛠 3. Alternative ultra-rapide avec aria2c
aria2c est un téléchargeur multi-connexion qui peut diviser un gros fichier en segments parallèles.
Installe-le :
sudo apt install aria2 # Debian/Ubuntu brew install aria2 # macOSRécupère la liste des URLs directes depuis Hugging Face :
huggingface-cli download swiss-ai/Apertus-8B-2509 --include "*" --local-dir ./apertus-8b --resume-download --quiet --token YOUR_HF_TOKEN --max-workers 1 --no-symlinks --output-dir-url(ou via la page du modèle → clic droit sur chaque fichier → “Copier le lien de téléchargement”)
Lance
aria2cavec plusieurs connexions :aria2c -x 16 -s 16 -k 1M -d ./apertus-8b "URL_DU_FICHIER"-x 16: 16 connexions simultanées-s 16: 16 segments-k 1M: taille de segment 1 Mo
📦 4. Option Git LFS (si tu veux tout le repo)
Pour cloner tout le dépôt avec historique minimal :
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone --depth 1 https://huggingface.co/swiss-ai/Apertus-8B-2509
cd Apertus-8B-2509
git lfs pull --include="*"
⚠️ Plus lourd que huggingface-cli si tu ne veux que les poids.
📋 5. Bonnes pratiques
- Télécharger en heures creuses (nuit, tôt le matin) pour éviter la saturation réseau.
- Vérifier l’espace disque avant (les modèles 8B peuvent dépasser 15–20 Go).
- Utiliser un SSD pour éviter que l’écriture disque ne devienne le goulot d’étranglement.
Parfait, Erol — voici un script Bash complet qui combine huggingface-cli pour l’authentification et la récupération de la liste des fichiers, puis aria2c pour un téléchargement multi-connexion avec reprise automatique.
Il est pensé pour être robuste, reproductible et facile à maintenir.
📜 Script : download_apertus.sh
#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
# === CONFIGURATION ===
REPO_ID="swiss-ai/Apertus-8B-2509"
LOCAL_DIR="./apertus-8b"
THREADS=16 # Connexions simultanées par fichier
SPLIT=16 # Segments par fichier
SEGMENT_SIZE="1M" # Taille des segments
HF_TOKEN="${HF_TOKEN:-}" # Peut être passé en variable d'env
# === PRÉREQUIS ===
command -v huggingface-cli >/dev/null || { echo "❌ huggingface-cli manquant. Installez-le avec : pip install -U huggingface_hub"; exit 1; }
command -v aria2c >/dev/null || { echo "❌ aria2c manquant. Installez-le avec : sudo apt install aria2 ou brew install aria2"; exit 1; }
# === AUTHENTIFICATION ===
if [[ -z "$HF_TOKEN" ]]; then
echo "🔑 Connexion à Hugging Face..."
huggingface-cli login
else
echo "🔑 Utilisation du token HF depuis la variable d'environnement."
huggingface-cli login --token "$HF_TOKEN" --add-to-git-credential
fi
# === CRÉATION DU DOSSIER LOCAL ===
mkdir -p "$LOCAL_DIR"
# === RÉCUPÉRATION DES URLS DIRECTES ===
echo "📥 Récupération de la liste des fichiers..."
FILE_LIST=$(huggingface-cli list-files "$REPO_ID" --include "*" | grep -v '/$')
# === TÉLÉCHARGEMENT AVEC aria2c ===
echo "🚀 Téléchargement parallèle avec aria2c..."
for FILE in $FILE_LIST; do
URL="https://huggingface.co/${REPO_ID}/resolve/main/${FILE}?download=true"
aria2c -x "$THREADS" -s "$SPLIT" -k "$SEGMENT_SIZE" \
-d "$LOCAL_DIR" -o "$(basename "$FILE")" \
--continue=true --max-connection-per-server="$THREADS" \
--min-split-size="$SEGMENT_SIZE" \
--header="Authorization: Bearer $HF_TOKEN" \
"$URL"
done
echo "✅ Téléchargement terminé dans : $LOCAL_DIR"
🔹 Points forts
- Reprise automatique (
--continue=true) - Multi-connexion (
-xet-s) pour saturer ta bande passante - Token Hugging Face géré soit par login interactif, soit via variable d’environnement
HF_TOKEN - Indépendant du cache HF → fichiers directement dans
./apertus-8b - Facile à adapter pour d’autres modèles
📦 Utilisation
Sauvegarde le script :
nano download_apertus.sh # colle le contenu ci-dessus chmod +x download_apertus.shLance-le :
./download_apertus.shou avec un token déjà exporté :
export HF_TOKEN="hf_xxx_ton_token_xxx" ./download_apertus.sh
💡 Astuce bonus :
Si tu veux vérifier l’intégrité après téléchargement, on peut ajouter un bloc qui calcule les SHA256 et les compare à ceux listés par huggingface-cli list-files --include "*".
Solution simplifiée en 3 étapes
1️⃣ Installer huggingface_hub
Ouvrez un terminal et installez l’outil officiel Hugging Face :
pip install -U huggingface_hub
python.exe -m pip install --upgrade pip2️⃣ Se connecter à Hugging Face
- Allez sur huggingface.co et connectez-vous.
- Acceptez la licence du modèle swiss-ai/Apertus-8B-2509 (cliquez sur "Accept license" si nécessaire).
- Récupérez votre dans Settings → Access Tokens.
- Dans le terminal, exécutez :
huggingface-cli login
- Cette commande télécharge dans le dossier
./apertus-8b. - Aucune option supplémentaire n’est requise pour un usage basique.
Pourquoi cette solution est plus simple ?
- Pas besoin de gérer des options avancées comme
--include "*"ou--local-dir-use-symlinks False(les valeurs par défaut fonctionnent bien pour la plupart des cas). - Pas de configuration complexe : juste une installation, une authentification et une commande de téléchargement.
- Moins de risques d’erreurs : idéal pour les utilisateurs qui veulent juste récupérer le modèle sans optimisations poussées.
Vérification rapide
Après téléchargement, vérifiez que le dossier ./apertus-8b contient au moins :
config.jsontokenizer.jsonoutokenizer.modelpytorch_model.binoumodel.safetensors
Alternative encore plus simple (si vous utilisez Python)
Si vous préférez éviter la ligne de commande, vous pouvez télécharger le modèle directement en Python avec la bibliothèque huggingface_hub :
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download(repo_id="swiss-ai/Apertus-8B-2509", local_dir="./apertus-8b")
Quand utiliser cette solution ?
- Si vous débutez avec Hugging Face.
- Si vous n’avez pas besoin d’optimiser la vitesse de téléchargement.
- Si vous voulez éviter les options CLI complexes.
Ce code est déjà correct sur le principe, mais pour le faire tourner, il faut surtout préparer l’environnement et respecter quelques points spécifiques au modèle Apertus-8B-Instruct-2509.
Voici la marche à suivre pas à pas pour exécuter cette commande en local ou sur un serveur GPU.
1️⃣ Préparer l’environnement Python
Installe Python 3.10+ et crée un environnement virtuel :
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
venv\Scripts\activate # Windows
2️⃣ Installer les dépendances
Le modèle nécessite transformers ≥ 4.56.0 (sinon apply_chat_template ne sera pas reconnu) et PyTorch avec support GPU si tu veux utiliser cuda.
pip install --upgrade pip
pip install "transformers>=4.56.0" accelerate torch
Si tu veux la génération plus rapide :
pip install bitsandbytes # pour chargement 8-bit/4-bit
3️⃣ Accepter les conditions d’utilisation sur Hugging Face
Le dépôt swiss-ai/Apertus-8B-Instruct-2509 est en accès restreint :
- Connecte-toi sur la page du modèle
- Clique sur "Agree and access repository"
- Configure ton token HF :
huggingface-cli login
4️⃣ Lancer ton script
Enregistre ton code dans un fichier, par exemple apertus_test.py, puis exécute :
python apertus_test.py
5️⃣ Conseils pour éviter les erreurs
- GPU obligatoire pour ce modèle en pleine précision (8B paramètres). Sur CPU, ça risque d’être très lent ou de planter par manque de RAM.
- Si tu veux réduire la charge mémoire :
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
device_map="auto",
torch_dtype="auto",
load_in_8bit=True # ou load_in_4bit=True
)
- max_new_tokens=32768 est énorme : commence plutôt avec
max_new_tokens=512pour tester. - Si tu veux un format conversationnel correct,
apply_chat_templateest bien, mais vérifie que le tokenizer du modèle supporte ce format.
💡 Astuce CI/CD (vu ton profil) :
Tu peux intégrer ce script dans un pipeline avec un test rapide (prompt court, génération limitée) pour valider que le modèle est accessible et fonctionnel avant de lancer des batchs plus lourds.
Déploiement Azure :
Voici un template complet de déploiement Azure pour exécuter le modèle Hugging Face Apertus-8B-Instruct-2509 dans un environnement sécurisé et scalable. Ce modèle n’est pas disponible via l’inférence managée Hugging Face, donc tu dois le déployer manuellement dans Azure Machine Learning ou AKS.
🚀 Déploiement via Azure Machine Learning (AML)
📦 1. Dockerfile (GPU)
FROM nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-runtime-ubuntu22.04
RUN apt-get update && apt-get install -y \
python3-pip git curl && \
pip3 install --upgrade pip
RUN pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
RUN pip install transformers accelerate
WORKDIR /app
COPY . /app
CMD ["python3", "serve.py"]
🧠 2. serve.py (FastAPI wrapper)
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from fastapi import FastAPI, Request
import torch
app = FastAPI()
model_id = "swiss-ai/Apertus-8B-Instruct-2509"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16)
@app.post("/generate")
async def generate(request: Request):
body = await request.json()
prompt = body.get("inputs", "")
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
return {"response": tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)}
⚙️ 3. AML Deployment YAML
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/managedOnlineDeployment.schema.json
name: apertus-deployment
endpoint_name: apertus-endpoint
model:
path: .
environment:
docker:
image: azureml:custom-apertus:latest
conda_file: environment.yml
instance_type: Standard_NC6
scale_settings:
scale_type: automatic
min_instances: 1
max_instances: 3
🧪 4. Test via REST
curl -X POST https://<your-endpoint>.azurewebsites.net/generate \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"inputs": "quelle solution de LLM êtes vous"}'
📚 Documentation officielle
Tu peux suivre le guide complet sur Microsoft Learn pour Hugging Face sur Azure ML ou consulter le guide de déploiement en un clic.
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Pierre Erol GIRAUDY
https://www.erolgiraudy.eu/2024/10/mes-15-livres.html
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