टेक्स्ट जनरेशन पाइपलाइन बनाना
Hugging Face पाइपलाइन्स की मदद से आप अलग-अलग टास्क के लिए मशीन लर्निंग मॉडल्स को आसानी से इस्तेमाल कर सकते हैं. इस अभ्यास में, आप gpt2 मॉडल के साथ एक टेक्स्ट जनरेशन पाइपलाइन बनाएँगे और उसके पैरामीटर्स एडजस्ट करके आउटपुट को कस्टमाइज़ करेंगे.
पाइपलाइन में अलग-अलग प्रॉम्प्ट आज़माने के लिए स्वतंत्र महसूस करें, जैसे "What if …?", "How to …?", या कोई भी रचनात्मक आइडिया जिसे आप एक्सप्लोर करना चाहें.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Hugging Face के साथ काम करना
अभ्यास निर्देश
"gpt2"मॉडल का उपयोग करके टेक्स्ट जनरेशन पाइपलाइन बनाने के लिए गायब कोड पूरा करें.- इनपुट प्रॉम्प्ट के रूप में अपनी पसंद का एक छोटा कस्टम वाक्य दीजिए; इसे छोटा रखें ताकि टाइमआउट न हो.
- पाइपलाइन को इस तरह कॉन्फ़िगर करें कि वह अधिकतम 10 टोकन्स जनरेट करे और 2 आउटपुट दे.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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'])