Carga e inspección de modelos preentrenados
Estás construyendo un asistente conversacional de IA que puede entablar un diálogo similar al humano en una amplia gama de temas, aprovechando el potente modelo BERT que ha sido preentrenado en un gran corpus de datos 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 completando 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.____)