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# Aperçu des intégrations

> Explorez les intégrations W&B avec des frameworks de machine learning, des plateformes cloud et des outils d’orchestration de flux de travail

W\&B s’intègre aux frameworks de machine learning, aux plateformes cloud et aux outils d’orchestration de flux de travail les plus courants pour vous aider à suivre les expériences, consigner des métriques et gérer les modèles en toute fluidité.

<div id="popular-ml-integrations">
  ## Intégrations ML populaires :
</div>

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="PyTorch Lightning" href="/fr/models/integrations/lightning">
    Intégrez W\&B à votre code PyTorch Lightning pour ajouter le suivi des expériences à votre pipeline.
  </Card>

  <Card title="HuggingFace Transformers" href="/fr/models/integrations/huggingface">
    Optimisez les modèles Transformers de HuggingFace avec W\&B pour le suivi des expériences et la gestion des modèles.
  </Card>
</CardGroup>

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Keras" href="/fr/models/integrations/keras">
    Utilisez W\&B et Keras pour le suivi des expériences de machine learning, la gestion des versions des jeux de données et la collaboration au sein du projet.
  </Card>

  <Card title="YOLOv5" href="/fr/models/integrations/yolov5">
    Utilisez le framework de détection d'objets en temps réel « You Only Look Once » (YOLOv5) et W\&B pour suivre les métriques du modèle, inspecter ses sorties et redémarrer des runs interrompus.
  </Card>
</CardGroup>

Si la bibliothèque que vous utilisez n'est pas prise en charge nativement, vous pouvez tout de même intégrer W\&B à l'aide du [Python SDK](/fr/models/ref/python) de W\&B. Voir [Ajouter W\&B à n'importe quelle bibliothèque](/fr/models/integrations/add-wandb-to-any-library) pour connaître les bonnes pratiques et les conseils d'implémentation.