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> Intégrez W&B à PaddleOCR pour suivre l'entraînement d'un modèle OCR, journaliser les métriques de reconnaissance et visualiser les prédictions.

# PaddleOCR

[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) vise à créer des outils d’OCR multilingues, performants, de pointe et pratiques, afin d’aider les utilisateurs à entraîner de meilleurs modèles et à les mettre en pratique avec PaddlePaddle. PaddleOCR prend en charge un large éventail d’algorithmes de pointe liés à l’OCR et a développé des solutions industrielles. PaddleOCR propose désormais une intégration W\&B pour consigner les métriques d’entraînement et d’évaluation, ainsi que les points de contrôle du modèle et les métadonnées correspondantes.

<div id="example-blog-colab">
  ## Exemple de blog et de Colab
</div>

[Lire ici](https://wandb.ai/manan-goel/text_detection/reports/Train-and-Debug-Your-OCR-Models-with-PaddleOCR-and-W-B--VmlldzoyMDUwMDIw) pour découvrir comment entraîner un modèle avec PaddleOCR sur le jeu de données ICDAR2015. Cet exemple inclut également un [Google Colab](https://colab.research.google.com/drive/1id2VTIQ5-M1TElAkzjzobUCdGeJeW-nV?usp=sharing), et vous pouvez consulter le tableau de bord W\&B correspondant en direct [ici](https://wandb.ai/manan-goel/text_detection). Une version chinoise de ce blog est également disponible ici : [W\&B对您的OCR模型进行训练和调试](https://wandb.ai/wandb_fc/chinese/reports/W-B-OCR---VmlldzoyMDk1NzE4)

<div id="sign-up-and-create-an-api-key">
  ## Inscrivez-vous et créez une clé API
</div>

Une clé API permet à votre machine de s’authentifier auprès de W\&B. Vous pouvez générer une clé API à partir de votre profil.

<Note>
  Pour une méthode plus directe, accédez aux [Paramètres utilisateur](https://wandb.ai/settings) et créez une clé API. Copiez immédiatement la clé API et conservez-la dans un endroit sûr, par exemple dans un gestionnaire de mots de passe.
</Note>

1. Cliquez sur l’icône de votre profil dans le coin supérieur droit.
2. Sélectionnez **Paramètres utilisateur**, puis faites défiler la page jusqu’à la section **Clés API**.

<div id="install-the-wandb-library-and-log-in">
  ## Installez la bibliothèque `wandb` et connectez-vous
</div>

Pour installer la bibliothèque `wandb` localement et vous connecter :

<Tabs>
  <Tab title="Ligne de commande">
    1. Définissez la [variable d'environnement](/fr/models/track/environment-variables/) `WANDB_API_KEY` en lui attribuant votre clé API.

       ```bash theme={null}
       export WANDB_API_KEY=<your_api_key>
       ```

    2. Installez la bibliothèque `wandb` et connectez-vous.

       ```shell theme={null}
       pip install wandb

       wandb login
       ```
  </Tab>

  <Tab title="Python">
    ```bash theme={null}
    pip install wandb
    ```

    ```python theme={null}
    import wandb
    wandb.login()
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Python notebook">
    ```notebook theme={null}
    !pip install wandb

    import wandb
    wandb.login()
    ```
  </Tab>
</Tabs>

<div id="add-wandb-to-your-configyml-file">
  ## Ajoutez wandb à votre fichier `config.yml`
</div>

PaddleOCR nécessite que les variables de configuration soient fournies dans un fichier YAML. L’ajout de l’extrait suivant à la fin du fichier de configuration YAML journalisera automatiquement toutes les métriques d’entraînement et de validation dans un tableau de bord W\&B, ainsi que les points de contrôle du modèle :

```python theme={null}
Global:
    use_wandb: True
```

Tout autre argument facultatif que vous souhaitez transmettre à [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init) peut également être ajouté dans la section `wandb` du fichier YAML :

```
wandb:  
    project: CoolOCR  # (facultatif) c'est le nom du projet wandb 
    entity: my_team   # (facultatif) si vous utilisez une équipe wandb, vous pouvez passer le nom de l'équipe ici
    name: MyOCRModel  # (facultatif) c'est le nom du run wandb
```

<div id="pass-the-configyml-file-to-trainpy">
  ## Passez le fichier `config.yml` à `train.py`
</div>

Le fichier YAML est ensuite passé en argument au [script d’entraînement](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/tools/train.py) disponible dans le dépôt PaddleOCR.

```bash theme={null}
python tools/train.py -c config.yml
```

Une fois votre fichier `train.py` exécuté avec W\&B activé, un lien est généré pour accéder à votre tableau de bord W\&B :

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-docs-sandboxes-integrations-placement/F9fRIboixVPY5pzA/images/integrations/paddleocr_wb_dashboard1.png?fit=max&auto=format&n=F9fRIboixVPY5pzA&q=85&s=5c3eae8c67c07fe90a9e855e152aa1f1" alt="Tableau de bord d'entraînement PaddleOCR" width="2880" height="1600" data-path="images/integrations/paddleocr_wb_dashboard1.png" />
</Frame>

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-docs-sandboxes-integrations-placement/F9fRIboixVPY5pzA/images/integrations/paddleocr_wb_dashboard2.png?fit=max&auto=format&n=F9fRIboixVPY5pzA&q=85&s=f66776f5062494b50688e094093c8dbe" alt="Tableau de bord de validation PaddleOCR" width="2872" height="1572" data-path="images/integrations/paddleocr_wb_dashboard2.png" />
</Frame>

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-docs-sandboxes-integrations-placement/F9fRIboixVPY5pzA/images/integrations/paddleocr_wb_dashboard3.png?fit=max&auto=format&n=F9fRIboixVPY5pzA&q=85&s=069d0ac52a53e03fa22bf027f0a3eeca" alt="Tableau de bord du modèle de détection de texte" width="2880" height="1594" data-path="images/integrations/paddleocr_wb_dashboard3.png" />
</Frame>

<div id="feedback-or-issues">
  ## Retours ou problèmes
</div>

Si vous avez des retours ou rencontrez des problèmes avec l’intégration W\&B, ouvrez une issue sur le [GitHub de PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) ou envoyez un e-mail à <a href="mailto:support@wandb.com">[support@wandb.com](mailto:support@wandb.com)</a>.