Traduzione automatica con un modello PyTorch preaddestrato
Il tuo team di PyBooks sta lavorando a un progetto di AI che prevede la traduzione da una lingua a un'altra. Vogliono sfruttare modelli preaddestrati per questo compito, così da risparmiare molto tempo e risorse di training. In questo esercizio imposterai un modello di traduzione dalla libreria Transformers di HuggingFace, nello specifico il modello T5 (Text-To-Text Transfer Transformer), e lo userai per tradurre una frase inglese in francese.
T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration sono già stati caricati per te.
Questo esercizio fa parte del corso
Deep Learning per il testo con PyTorch
Istruzioni dell'esercizio
- Inizializza
tokenizeremodela partire dal modello preaddestrato"t5-small". - Codifica il prompt di input usando il tokenizer, assicurandoti di restituire tensori PyTorch.
- Traduci il prompt di input usando
modele genera l'output tradotto.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Initalize tokenizer and model
tokenizer = ____.from_pretrained("t5-small")
model = ____.from_pretrained("t5-small")
input_prompt = "translate English to French: 'Hello, how are you?'"
# Encode the input prompt using the tokenizer
input_ids = ____.____(input_prompt, return_tensors="____")
# Generate the translated ouput
output = model.____(input_ids, max_length=50)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print("Generated text:",generated_text)