Carregando e inspecionando modelos pré-treinados
Você está criando um assistente de IA conversacional que consegue manter diálogos com aparência humana em uma ampla variedade de tópicos, aproveitando o poderoso modelo BERT pré-treinado em um grande corpus de dados de texto.
Você vai imprimir a configuração para verificar que carregou um modelo de IA conversacional com certos parâmetros, como model_type: bert, num_attention_heads: 12 e num_hidden_layers: 12.
Este exercício faz parte do curso
Treinamento Eficiente de Modelos de IA com PyTorch
Instruções do exercício
- Inicialize os parâmetros usando a classe AutoModel apropriada para carregar o modelo
bert-base-uncased. - Imprima a configuração do modelo.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
# Load a pre-trained bert-base-uncased model
model = ____.____("bert-base-uncased")
# Print the model's configuration
print(model.____)