CommencerCommencer gratuitement

Passer des arguments nommés

Dans cet exercice, vous allez apprendre à passer des arguments nommés à des fonctions de modèle lorsqu’elles sont utilisées dans une pipeline.

Pour cela, vous utiliserez le petit modèle MusicGen de Meta, capable de générer des extraits musicaux à partir de descriptions textuelles ou d’invites audio.

Le module pipeline a été chargé et la bibliothèque soundfile est disponible sous le nom sf.

Cet exercice fait partie du cours

Modèles multimodaux avec Hugging Face

Afficher le cours

Instructions

  • Chargez une pipeline text-to-audio en utilisant le modèle facebook/musicgen-small avec le framework PyTorch.
  • Créez un dictionnaire nommé generate_kwargs pour définir la température de génération à 0.8 et max_new_tokens à 1.
  • Générez un tableau audio avec l’invite "Classic rock riff", en ajustant les paramètres de génération grâce à votre dictionnaire generate_kwargs.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Load a text-to-audio pipeline
musicgen = pipeline(task="____", model="____", framework="pt")

# Make a dictionary to set the generation temperature to 0.8 and max_new_tokens to 1
generate_kwargs = {"____": ____, "____": ____}

# Generate an audio array passing the arguments
outputs = ____("____", ____=____)
sf.write("output.wav", outputs["audio"][0][0], outputs["sampling_rate"])
Modifier et exécuter le code