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 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'])