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Keyword-Argumente übergeben

In dieser Übung lernst du, wie du Keyword-Argumente an Modellfunktionen übergibst, wenn sie innerhalb einer Pipeline verwendet werden.

Dafür nutzt du das kleine MusicGen-Modell von Meta, das in der Lage ist, Musikbeispiele basierend auf Textbeschreibungen oder Audioprompts zu generieren.

Das Modul pipeline wurde geladen und die Bibliothek soundfile ist als sf verfügbar.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Multimodale Modelle mit Hugging Face</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Lade eine text-to-audio-Pipeline mit dem Modell facebook/musicgen-small im PyTorch-Framework.
  • Erstelle ein Dictionary namens generate_kwargs, um die Generierungstemperatur auf 0.8 und max_new_tokens auf 1 zu setzen.
  • Generiere ein Audio-Array mit dem Prompt "Classic rock riff" und passe die Generierungsparameter mit deinem generate_kwargs-Dictionary an.

Interaktive praktische Übung

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

# Load a text-to-audio pipeline
musicgen = pipeline(task="____", model="____", framework="pt")

# Make a dictionary to set the generation temperature to 0.8 and max_new_tokens to 1
generate_kwargs = {"____": ____, "____": ____}

# Generate an audio array passing the arguments
outputs = ____("____", ____=____)
sf.write("output.wav", outputs["audio"][0][0], outputs["sampling_rate"])
Code bearbeiten und ausführen