Créer un pipeline de génération de texte
Les pipelines Hugging Face simplifient 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 le résultat en ajustant ses paramètres.
N’hésitez pas à tester différents prompts 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
Instructions
- Complétez le code manquant pour construire un pipeline de génération de texte avec le modèle
"gpt2". - Fournissez une phrase personnalisée de votre choix comme prompt d’entrée ; gardez-la courte pour éviter les expirations.
- 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'])