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Laden und Prüfen von trainierten Modellen

Du baust einen KI-Assistenten auf, der einen menschenähnlichen Dialog über eine Vielzahl von Themen führen kann. Dabei nutzt du das leistungsstarke BERT-Modell, das auf einem großen Korpus von Textdaten trainiert wurde.

Du druckst die Konfiguration aus, um zu überprüfen, ob du ein KI-Konversationsmodell mit bestimmten Parametern wie model_type geladen hast: bert, num_attention_heads: 12, und num_hidden_layers: 12.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Effizientes KI-Modelltraining mit PyTorch

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Anleitung zur Übung

  • Initialisiere die Modellparameter mit der entsprechenden AutoModel-Klasse, um das Modell bert-base-uncased zu laden.
  • Drucke die Konfiguration des Modells.

Interaktive Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

from transformers import AutoModelForSequenceClassification

# Load a pre-trained bert-base-uncased model
model = ____.____("bert-base-uncased")

# Print the model's configuration
print(model.____)
Code bearbeiten und ausführen