テキスト生成パイプラインの構築
Hugging Faceのパイプラインを使うと、機械学習モデルをあらゆるタスクに簡単に活用できます。この演習では、gpt2モデルを使ってテキスト生成パイプラインを構築し、パラメータを調整して出力をカスタマイズしていきます。
「What if …?」、「How to …?」など、好きなプロンプトを自由に試してみましょう。
この演習はコースの一部です
Hugging Faceを使いこなす
演習の手順
"gpt2"モデルを使ったテキスト生成パイプラインを構築するための、コードを完成させてください。- 入力プロンプトに、自分で考えた文を入力してください。タイムアウトを防ぐため、短めの文にしましょう。
- 出力結果が最大10トークンで、2つの出力を返すように設定してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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'])