Bygg en pipeline för textgenerering
Med Hugging Face-pipelines är det enkelt att använda maskininlärningsmodeller för en rad olika uppgifter. I den här övningen bygger du en pipeline för textgenerering med modellen gpt2 och anpassar utdatan genom att justera dess parametrar.
Testa gärna olika promptar i pipelinen, till exempel "What if …?", "How to …?", eller någon annan idé du vill utforska.
Den här övningen är en del av kursen
Arbeta med Hugging Face
Övningsinstruktioner
- Fyll i den saknade koden för att bygga en pipeline för textgenerering med modellen
"gpt2". - Ange en valfri mening som indataprompt – håll den kort för att undvika timeout.
- Konfigurera pipelinen så att den genererar upp till 10 token och producerar 2 utdataresultat.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
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'])