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Créer un pipeline de génération de texte

Les pipelines de Hugging Face facilitent l'utilisation de modèles de Machine Learning pour une variété de tâches. Dans cet exercice, vous allez créer un pipeline de génération de texte avec le modèle gpt2 et personnaliser le résultat en ajustant ses paramètres.

N'hésitez pas à essayer différents amorces (prompts) dans le pipeline, comme « Que se passerait-il si… ? », « Comment faire pour… ? » ou toute autre idée créative que vous souhaitez explorer.

Cette activité fait partie du cours

Travailler avec Hugging Face

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Instructions de l’exercice

  • Complétez le code manquant pour créer un pipeline de génération de texte avec le modèle "gpt2".
  • Fournissez une phrase personnalisée de votre choix comme amorce (prompt) ; gardez-la courte pour éviter les dépassements de délai.
  • Configurez le pipeline pour générer jusqu'à 10 jetons et produire 2 résultats.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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'])
Modifier et exécuter le code