Cargar e inspeccionar modelos preentrenados
Estás creando un asistente de IA conversacional capaz de mantener diálogos similares a los humanos sobre una amplia variedad de temas, aprovechando el potente modelo BERT que ha sido preentrenado con un gran corpus de texto.
Imprimirás la configuración para verificar que has cargado un modelo de IA conversacional con ciertos parámetros como model_type: bert, num_attention_heads: 12 y num_hidden_layers: 12.
Este ejercicio forma parte del curso
Entrenamiento eficiente de modelos de IA con PyTorch
Instrucciones del ejercicio
- Inicializa los parámetros del modelo con la clase AutoModel adecuada para cargar el modelo
bert-base-uncased. - Imprime la configuración del modelo.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
# Load a pre-trained bert-base-uncased model
model = ____.____("bert-base-uncased")
# Print the model's configuration
print(model.____)