根据任务类型直接创建Pipeline pipe = pipeline("text-classification") 指定任务类型,再指定模型,创建基于指定模型的Pipeline pipe = pipeline("text-classification", model="uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese") 预先加载模型,再创建Pipeline # 这种方式,必须同时指定model和tokenizermodel = AutoModelForSequ...
"text2text-generation": will return a Text2TextGenerationPipeline. "text-generation": will return a TextGenerationPipeline. "zero-shot-classification": will return a ZeroShotClassificationPipeline. "conversational": will return a ConversationalPipeline. 下面可以可以来试试用pipeline直接来做一些任务: Have...
Transformers库使用pipeline去完成各种NLP任务,如Question-answering、Text classification、Image classification等,之后我们会对每一个pipeline进行详细介绍。 在这里,先以一个例子了解Pipeline的用法。 from transformers import pipeline classifier = pipeline("sentiment-analysis") classifier( ["I've been waiting for a ...
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 现在您知道了要使用的任务管道的父类,现在您可以执行此操作并仍然享受预编码批处理的好处TextClassificationPipeline: from transformers import TextClassificationPipeline class MarioThePlumber(TextClassificationPipeline): def postprocess(self, model_outputs): best_class = ...
pipeline支持的task包括: "feature-extraction": will return a FeatureExtractionPipeline. "text-classification": will return a TextClassificationPipeline. "sentiment-analysis": (alias of "text-classification") will return a TextClassificationPipeline. ...
reward_model = pipeline("text-classification",model="lvwerra/distilbert-imdb") def tokenize(sample): sample["input_ids"] = tokenizer.encode(sample["query"]) return sample dataset = dataset.map(tokenize,batched=False) ppo_trainer = PPOTrainer(model=model,config=config,train_dataset=train_datase...
: will return a TextClassificationPipeline."sentiment-analysis": (alias of "text-classification") ...
下载完后可以使用pipeline直接简单的使用这些模型。第一次执行时pipeline会加载模型，模型会自动下载到本地...
classifier = pipeline("sentiment-analysis") classifier("I am happy.") 1. 2. 3. 4. 输出: [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998760223388672}] 1. 也可以传列表作为参数。 2. 零样本文本分类 from transformers import pipeline classifier = pipeline("zero-shot-classification") ...
创建Pipeline步骤简单，只需几个关键步骤。你需确定使用的目标模型和任务类型，然后使用HuggingFace提供的模型库创建模型实例。接着，根据任务需求选择合适的Pipeline类，比如对于文本分类任务，可以选择TextClassificationPipeline。验证Pipeline创建是否成功，可以通过调用其方法并提供测试文本。例如，使用文本“very ...