Charger et inspecter des modèles préentraînés
Vous créez un assistant conversationnel d’IA capable de dialoguer de façon naturelle sur une grande variété de sujets, en s’appuyant sur le puissant modèle BERT préentraîné sur un vaste corpus de textes.
Vous allez afficher la configuration pour vérifier que vous avez bien chargé un modèle d’IA conversationnelle avec certains paramètres comme model_type: bert, num_attention_heads: 12 et num_hidden_layers: 12.
Cette activité fait partie du cours
Entraînement efficace de modèles d’IA avec PyTorch
Instructions de l’exercice
- Initialisez les paramètres du modèle avec la classe AutoModel appropriée pour charger le modèle
bert-base-uncased. - Affichez la configuration du modèle.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
# Load a pre-trained bert-base-uncased model
model = ____.____("bert-base-uncased")
# Print the model's configuration
print(model.____)