Construir un canal de generación de texto
Los pipelines de Cara Abrazada simplifican el uso de modelos de aprendizaje automático para diversas tareas. En este ejercicio, construirás un canal de generación de texto utilizando el modelo gpt2 y personalizarás el resultado ajustando sus parámetros.
Siéntete libre de experimentar con diferentes indicaciones en el proyecto, como "¿Qué pasaría si…?", "¿Cómo…?", o cualquier otra idea creativa que quieras explorar.
Este ejercicio forma parte del curso
Trabajar con Cara Abrazada
Instrucciones del ejercicio
- Completa el código que falta para construir un canal de generación de texto utilizando el modelo
"gpt2". - Proporciona una frase personalizada de tu elección como petición de entrada.
- Configura la tubería para que genere hasta 10 fichas y produzca 3 salidas.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
from transformers import ____
my_pipeline = ____(task="text-generation", model="____")
# Generate three text outputs with a maximum length of 10 tokens
results = my_pipeline("____", max_length=____, num_return_sequences=____)
# Display each result
for result in results:
print(result['generated_text'])