トランスフォーマーバート-神話を解く:10行のコードの中で再生と展開

2168 ワード

nlp machinelearning deeplearning datascience テキストリンク

バートは素晴らしいモデルと遊ぶことです.それは文の中に行方不明の単語を推論することができます.
記事では、Google T 5モデルをREST APIサービスとして展開します.海千山千?私はあなたに言うだろう:あなただけのコードの6行を書く必要がありますか?

Pinferenciaは、それがちょうど3つの余分の線でどんなモデルでもサーブするのがとても簡単にします.
HuggingFaceは、ちょうどいくつかの線で訓練されたモデルを使いやすくします.

依存関係のインストール

pip install "transformers[pytorch]"

それが働かないならば、Installation (huggingface.co)を訪問して、彼らの公式文書をチェックしてください.

pip install "pinferencia[uvicorn]"

それが働かないならば、Install — Pinferencia (underneathall.app)を訪問して、彼らの公式文書をチェックしてください.

まず、アプリを作成しましょう.サービスを定義するPy :
< div >

クラスをハイライト表示する

    uvicorn app:service --reload

< div >
< p >モデルがダウンロードされるのを待ちます.終了したら、< tt/を表示します.
<堀田>

< tt > Pinferencia .から/インタラクティブなAPIページを使用できます.p >

<堀田>
結果: < P >
<堀田>
最高のスコアを持つ文は:ペンギンは飛ぶことができません.正しい意味を持ちますかp >
curl以外にも、を使うことができます.

<堀田>
<堀田>

この問題について(トランスフォーマーバート-神話を解く:10行のコードの中で再生と展開), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://dev.to/wjiuhe/transformers-bert-unmask-the-myth-play-and-deploy-within-10-lines-of-codes-4jk7

テキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。

Collection and Share based on the CC Protocol