Criação de um pipeline de geração de texto
Os pipelines Hugging Face simplificam o uso de modelos de machine learning para uma variedade de tarefas. Neste exercício, você criará um pipeline de geração de texto usando o modelo gpt2 e personalizará a saída ajustando seus parâmetros.
Sinta-se à vontade para experimentar diferentes prompts no pipeline, como "What if …?", "How to …?" 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 está faltando para criar um pipeline de geração de texto usando o modelo
"gpt2". - Forneça uma frase personalizada de sua escolha como prompt de entrada.
- Configure o pipeline para gerar até 10 tokens e produzir 3 saídas.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
from transformers import ____
my_pipeline = ____(task="text-generation", model="____")
# Generate three text outputs with a maximum length of 10 tokens
results = my_pipeline("____", max_length=____, num_return_sequences=____)
# Display each result
for result in results:
print(result['generated_text'])