Crear un pipeline de generación de texto
Los pipelines de Hugging Face hacen muy fácil usar modelos de Machine Learning para una gran variedad de tareas. En este ejercicio, vas a crear un pipeline de generación de texto usando el modelo gpt2 y a personalizar la salida ajustando sus parámetros.
Siéntete libre de probar con distintos prompts en el pipeline, como "What if …?", "How to …?" 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 pipeline de generación de texto usando el modelo
"gpt2". - Proporciona una frase breve de tu elección como prompt de entrada; mantenla corta para evitar timeouts.
- Configura el pipeline para generar hasta 10 tokens y producir 2 salidas.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
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'])