Построение пайплайна для генерации текста
Пайплайны Hugging Face позволяют легко применять модели машинного обучения для самых разных задач. В этом упражнении вы создадите пайплайн для генерации текста на основе модели gpt2 и настроите его параметры для управления результатом.
Попробуйте разные подсказки для пайплайна, например «What if …?», «How to …?» или любую другую идею, которую хотите исследовать.
Это упражнение является частью курса
Работа с Hugging Face
Инструкции к упражнению
- Дополните недостающий код, чтобы построить пайплайн для генерации текста на основе модели
"gpt2". - Введите произвольное предложение в качестве входной подсказки; сделайте его коротким, чтобы избежать превышения времени ожидания.
- Настройте пайплайн так, чтобы он генерировал не более 10 токенов и возвращал 2 варианта ответа.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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'])