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Créer un pipeline de génération de texte

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

N’hésitez pas à tester différentes amorces dans le pipeline, comme "Et si … ?", "Comment … ?", ou toute autre idée créative que vous souhaitez explorer.

Cet exercice fait partie du cours

Travailler avec Hugging Face

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Instructions

  • 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 d’entrée ; gardez-la courte pour éviter les délais d’expiration.
  • Configurez le pipeline pour générer jusqu’à 10 tokens et produire 2 sorties.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

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