Creación de un canal de generación de texto
Las canalizaciones de Hugging Face facilitan el uso de modelos de machine learning para una gran variedad de tareas. En este ejercicio, crearás un proceso de generación de texto utilizando el modelo « gpt2 » y personalizarás el resultado ajustando sus parámetros.
No dudes en probar diferentes preguntas en el proceso, como * «¿Y si…?* » o «¿Cómo se hace…?», o cualquier otra idea creativa que te apetezca explorar.
Este ejercicio forma parte del curso
Trabajar con Hugging Face
Instrucciones del ejercicio
- Completa el código que falta para crear un canal de generación de texto utilizando el modelo «
"gpt2"». - Proporciona una frase personalizada de tu elección como mensaje de entrada; que sea breve para evitar que se agote el tiempo.
- Configura el proceso para generar hasta 10 tokens y producir 2 salidas.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
from transformers import ____
gpt2_pipeline = ____(task="____", model="openai-community/gpt2")
# Generate three text outputs with a maximum length of 10 tokens
results = gpt2_pipeline("What if AI", max_new_tokens=____, num_return_sequences=____)
for result in results:
print(result['generated_text'])