Criando 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 criar um pipeline de geração de texto usando o modelo gpt2 e personalizar a saída ajustando seus parâmetros.
Fica à vontade pra experimentar diferentes sugestões 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
- Preencha o código que tá faltando pra montar um pipeline de geração de texto usando o modelo “
"gpt2"”. - Dá uma frase personalizada que tu quiseres como prompt de entrada; mantém curta pra evitar que o tempo acabe.
- 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'])