Pipeline per l’inferenza

La pipeline() rende semplice usare qualsiasi modello dal Model Hub per fare inferenza su diversi compiti come generazione del testo, segmentazione di immagini e classificazione di audio. Anche se non hai esperienza con una modalità specifica o non comprendi bene il codice che alimenta i modelli, è comunque possibile utilizzarli con l’opzione pipeline()! Questa esercitazione ti insegnerà a:

Usare una pipeline() per fare inferenza.
Usare uno specifico tokenizer o modello.
Usare una pipeline() per compiti che riguardano audio e video.

Dai un’occhiata alla documentazione di pipeline() per una lista completa dei compiti supportati.

Utilizzo della Pipeline

Nonostante ogni compito abbia una pipeline() associata, è più semplice utilizzare l’astrazione generica della pipeline() che contiene tutte quelle specifiche per ogni mansione. La pipeline() carica automaticamente un modello predefinito e un tokenizer in grado di fare inferenza per il tuo compito.

Inizia creando una pipeline() e specificando il compito su cui fare inferenza:

>>> from transformers import pipeline

>>> generator = pipeline(task="text-generation")

Inserisci il testo in input nella pipeline():

>>> generator(
...     "Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone"
... )  # doctest: +SKIP
[{'generated_text': 'Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone, Seven for the Iron-priests at the door to the east, and thirteen for the Lord Kings at the end of the mountain'}]

Se hai più di un input, inseriscilo in una lista:

>>> generator(
...     [
...         "Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone",
...         "Nine for Mortal Men, doomed to die, One for the Dark Lord on his dark throne",
...     ]
... )  # doctest: +SKIP

Qualsiasi parametro addizionale per il tuo compito può essere incluso nella pipeline(). La mansione text-generation ha un metodo generate() con diversi parametri per controllare l’output. Ad esempio, se desideri generare più di un output, utilizza il parametro num_return_sequences:

>>> generator(
...     "Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone",
...     num_return_sequences=2,
... )  # doctest: +SKIP

Scegliere modello e tokenizer

La pipeline() accetta qualsiasi modello dal Model Hub. Ci sono tag nel Model Hub che consentono di filtrare i modelli per attività. Una volta che avrai scelto il modello appropriato, caricalo usando la corrispondente classe AutoModelFor e AutoTokenizer. Ad esempio, carica la classe AutoModelForCausalLM per un compito di causal language modeling:

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilgpt2")
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("distilbert/distilgpt2")

Crea una pipeline() per il tuo compito, specificando il modello e il tokenizer che hai caricato:

>>> from transformers import pipeline

>>> generator = pipeline(task="text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)

Inserisci il testo di input nella pipeline() per generare del testo:

>>> generator(
...     "Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone"
... )  # doctest: +SKIP
[{'generated_text': 'Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone, Seven for the Dragon-lords (for them to rule in a world ruled by their rulers, and all who live within the realm'}]

Audio pipeline

La flessibilità della pipeline() fa si che possa essere estesa ad attività sugli audio.

Per esempio, classifichiamo le emozioni in questo clip audio:

>>> from datasets import load_dataset
>>> import torch

>>> torch.manual_seed(42)
>>> ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation")
>>> audio_file = ds[0]["audio"]["path"]

Trova un modello per la classificazione audio sul Model Hub per eseguire un compito di riconoscimento automatico delle emozioni e caricalo nella pipeline():

>>> from transformers import pipeline

>>> audio_classifier = pipeline(
...     task="audio-classification", model="ehcalabres/wav2vec2-lg-xlsr-en-speech-emotion-recognition"
... )

Inserisci il file audio nella pipeline():

>>> preds = audio_classifier(audio_file)
>>> preds = [{"score": round(pred["score"], 4), "label": pred["label"]} for pred in preds]
>>> preds
[{'score': 0.1315, 'label': 'calm'}, {'score': 0.1307, 'label': 'neutral'}, {'score': 0.1274, 'label': 'sad'}, {'score': 0.1261, 'label': 'fearful'}, {'score': 0.1242, 'label': 'happy'}]

Vision pipeline

Infine, usare la pipeline() per le attività sulle immagini è praticamente la stessa cosa.

Specifica la tua attività e inserisci l’immagine nel classificatore. L’immagine può essere sia un link che un percorso sul tuo pc in locale. Per esempio, quale specie di gatto è raffigurata qui sotto?

pipeline-cat-chonk

>>> from transformers import pipeline

>>> vision_classifier = pipeline(task="image-classification")
>>> preds = vision_classifier(
...     images="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
... )
>>> preds = [{"score": round(pred["score"], 4), "label": pred["label"]} for pred in preds]
>>> preds
[{'score': 0.4335, 'label': 'lynx, catamount'}, {'score': 0.0348, 'label': 'cougar, puma, catamount, mountain lion, painter, panther, Felis concolor'}, {'score': 0.0324, 'label': 'snow leopard, ounce, Panthera uncia'}, {'score': 0.0239, 'label': 'Egyptian cat'}, {'score': 0.0229, 'label': 'tiger cat'}]

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