AI說書 - 從0開始 - 392 | Hugging Face T5 模型之翻譯功能範例

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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


我們也可以用 Hugging Face 上之 T5 模型進行翻譯,實踐方法為:

!pip install transformers -qq 
!pip install accelerate -qq
!pip install sentencepiece -qq
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("google/flan-t5-xl")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("google/flan-t5-xl", device_map = "auto")

input_text = "translate English to German: How old are you?"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors = "pt").input_ids.to("cuda")
outputs = model.generate(input_ids)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))


結果為:

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