Have a try: Text Generation Huggingface pipeline默认的模型都是英文的,比如对于text generation默认使用gpt2,但我们也可以指定Huggingface Hub上其他的text generation模型,这里我找到一个中文的: generator = pipeline('text-generation', model='liam168/chat-DialoGPT-small-zh') 给一个初始词句开始生产: generato...
pipeline()是最简单的使用模型预测的方法,有多种不同的任务:文本生成,图像分割,音频分类。 先是文本生成: from transformers import pipeline generator = pipeline(task="text-generation") generator("Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone") 生...
"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...
from transformers import pipelinegenerator = pipeline('text-generation', model='liam168/chat-DialoGPT-small-zh')print(generator('今天早上早点到公司,', max_length=100))6. GPT2英文文本生成 from transformers import pipelinegenerator = pipeline("text-generation", model="distilgpt2")print(generator( ...
Hugging face提供了管道函数——Pipeline,可以使用极少的代码快速开启一个NLP任务。 Pipeline 具备了数据预处理、模型处理、模型输出后处理等步骤,可以直接输入原始数据,然后给出预测结果,十分方便。 给定一个任务之后,pipeline会自动调用一个预训练好的模型,然后根据你给的输入执行下面三个步骤: ...
from transformers import pipeline# 这里使用任务会自动下载对应的模型,注意预留好空间。# 下载速度很慢,可以直接到末尾参考链接里下载。# 选择任务为文本生成,使用pipelinegenerator = pipeline("text-generation")generator("In this course, we will teach you how to")...
3.16.1 使用pipeline进行模型推理 类型选择text-generation, 登陆后复制123 登陆后复制from transformers import pipelinepipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0) 去构造一个input内容 登陆后复制12 登陆后复制inputcontext = "Human: {}\n{}".format("大模型训练lora微调有...
一般Text generation 可以使用 GPT-2, OpenAi-GPT, CTRL, XLNet, Transfo-XL and Reformer in PyTorch ,正如官方给出的例子所示,XLNet 和 Transfo-XL 通常需要 be padded to work well。GPT-2 通常是进行 open-ended text generation 的不错选择,因为它在上百万个网页上进行了causal language modeling 的训练。
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...
这个方法的输入参数可以在pipeline中override,具体可选的输入参数见:https://huggingface.co/docs/transformers/master/en/main_classes/text_generation#transformers.generation_utils.GenerationMixin.generate: (截图不完全) ④ 多文本输出示例: 以str的list形式传入Pipeline ...