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Python「Transformers」ライブラリを使用してテキストモデルの推論を作成し、テキストに出力を取り戻す方法は？
gpt
Pythonの「Transformers」ライブラリは、自然言語処理モデル（NLP）で動作する最も人気のあるライブラリの1つです。ライブラリを使用してテキストモデルで推論を行い、テキストで出力を戻す手順を次に示します。

「変圧器」ライブラリをインストールします。
ピップインストールトランス

使用するモデルを選択してください。
「Transformers」ライブラリには、GPT-2、Bert、Robertaなど、事前に訓練されたいくつかのモデルが含まれています。ニーズに最適なモデルを選択してください。

施設の輸入：

`` `
   トランスからインポートgpt2tokenizer、gpt2lmheadmodel
`` `

（注：この例では、GPT-2をモデルとして使用しています。）

トークン剤の初期化：
tokenizer = gpt2tokenizer.from_pretrained（ "gpt2"）

入力をトークン化します：
input_ids = torch.theirasor（tokenizer.encode（ "こんにちは、私はai。"））。

モデルをロードします：
Model = gpt2lmheadmodel.from_pretrained（ "gpt2"）

使用するデバイスを設定します（GPUまたはCPU）：
device = torch.device（ "cuuda" if torch.cuda.is_available（）else "cpu"）

モデルとトークンをデバイスに移動します。

`` `
   input_ids = input_ids.to（device）
`` `

   input_ids = input_ids.to（device）
生成する単語の数を出力として設定します。
max_length = 100

推論をします：

  output_sequences = model.generate（
      input_ids = input_ids、
      max_length = max_length、
      do_sample = true、
      TOP_K = 100
   ） `` `

11.出力をデコードします。

`` `generated_text = tokenizer.decode（output_sequences [0]、skip_special_tokens = true）` `` `

12.出力を印刷します。
`` `print（generated_text）` ``

これは、「変圧器」ライブラリを使用してテキストモデルに推論を行うための基本的なプロセスです。このプロセスは、選択したモデルによって異なる場合があることに注意することが重要です。詳細については、必ずライブラリのドキュメントを参照してください。