Construindo um pipeline de geração de texto
Os pipelines do Hugging Face facilitam o uso de modelos de Machine Learning para várias tarefas. Neste exercício, você vai construir um pipeline de geração de texto usando o modelo gpt2 e personalizar a saída ajustando seus parâmetros.
Fique à vontade para experimentar diferentes prompts no pipeline, como "E se …?", "Como …?", ou qualquer outra ideia criativa que você queira explorar.
Este exercício faz parte do curso
Trabalhando com o Hugging Face
Instruções do exercício
- Complete o código que falta para construir um pipeline de geração de texto usando o modelo
"gpt2". - Forneça uma frase personalizada de sua escolha como prompt de entrada; mantenha-a curta para evitar timeouts.
- Configure o pipeline para gerar até 10 tokens e produzir 2 saídas.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
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'])