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Exercise

AutoClasses を使う

これまでにトークナイザーの仕組みと、モデルに渡すための前処理で果たす役割を見てきました。次のステップとして、pipeline() 関数と AutoModel・AutoTokenizer を組み合わせて使ってみましょう。制御と手軽さのバランスが取れた方法です。

引き続き感情分析タスクに取り組み、AutoClasses を pipeline モジュールと組み合わせてください。

transformers ライブラリからの AutoModelForSequenceClassification、AutoTokenizer、pipeline はすでにインポート済みです。

Instrukcje

100 XP
  • モデルとトークナイザーをダウンロードし、それぞれ my_model と my_tokenizer に保存します。
  • パイプラインを作成し、my_pipeline に保存します。
  • my_pipeline を使って予測を行い、output に保存します。