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新手学习与入门 · 工具介绍

Transformers

Transformers 为文本、视觉、音频、视频及多模态模型提供统一的模型定义,用于训练和推理;Pipeline 接口可处理输入预处理并返回任务对应的结果。

Transformers 能做什么

Transformers 为文本、视觉、音频、视频及多模态模型提供统一的模型定义,用于训练和推理;Pipeline 接口可处理输入预处理并返回任务对应的结果。

  • 模型API与推理服务
  • 模型训练与部署
新手学习与入门 · 从小样开始

如何使用 Transformers

用 Pipeline 对一组提示词运行文本生成

准备输入

  • 计划使用的文本生成模型和待评估提示词。
  • 满足所用版本要求的 Python、PyTorch 环境及模型下载条件。

操作步骤

  1. 创建环境并安装 Transformers,确认模型来源和运行条件。
  2. 创建 text-generation Pipeline 并指定模型,首次使用时下载和缓存模型。
  3. 逐项提交提示词,查看 generated_text,并人工检查生成内容是否符合任务要求。

预期交付物

  • 与提示词对应的生成文本及需要改进的样本记录。

Pipeline 会下载并缓存指定模型;源码最新版本可能不稳定,应固定适合项目的版本。生成内容需另行核对,成功返回文本不代表回答正确。

开始前需要了解

账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。

查看 Transformers 官方说明 ↗

工具芽 · 场景选型

从新手学习与入门角度评估Transformers

把新手学习与入门需要的条件列清楚,再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制,再逐项确认下面的问题;这些是选型方法,不表示每款工具都具备同样能力。

  1. 从熟悉任务开始

    选择你能判断结果好坏的小任务,便于发现偏差。

  2. 输入是否容易准备

    文字粘贴即可开始时,不必先学习复杂的连接与部署。

  3. 结果是否能检查

    要求清晰格式,保留不确定内容和需要你确认的问题。

选择一个小样任务,先检查结果与交付格式,再决定是否用于更多资料。

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