Python與人工智能編程-基礎(chǔ)與實(shí)驗(yàn) 教案 實(shí)驗(yàn)22 Hugging face管道_第1頁
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文檔簡介

實(shí)驗(yàn)22“Huggingface管道”教案授課時(shí)間與形式第14周,1節(jié)理論課+2節(jié)實(shí)驗(yàn)課老師講授+學(xué)生上機(jī)練習(xí)教學(xué)目的掌握HuggingFace管道的基本概念,了解如何在實(shí)際項(xiàng)目中應(yīng)用其功能。掌握HuggingFace管道工具的使用,能夠通過代碼示例執(zhí)行文本分類、問答系統(tǒng)等自然語言處理(NLP)任務(wù)。教學(xué)要求學(xué)生需具備Python編程基礎(chǔ),能夠理解并編寫基礎(chǔ)的代碼邏輯。熟悉基本的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)概念,如模型訓(xùn)練、推理等。具備安裝HuggingFace庫并運(yùn)行基礎(chǔ)NLP模型的能力。教學(xué)重點(diǎn)管道(Pipeline)的基本組成與工作流程,包括Tokenizer(分詞器)、Model(預(yù)訓(xùn)練模型)和Post-processing(后處理)。管道工具的靈活使用,例如如何使用情感分析、問答等任務(wù)類型。通過預(yù)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)Zero-ShotLearning(零樣本學(xué)習(xí))等任務(wù)。教學(xué)難點(diǎn)理解多種任務(wù)管道的使用,尤其是如何配置不同的預(yù)訓(xùn)練模型來完成不同的NLP任務(wù)。復(fù)雜數(shù)據(jù)集和文本的預(yù)處理。教學(xué)內(nèi)容引言:介紹HuggingFace管道的概念及其在NLP任務(wù)中的作用。一、管道介紹管道概述:HuggingFace管道提供了一種快速調(diào)用預(yù)訓(xùn)練模型完成各種任務(wù)的便捷方式,如文本分類、命名實(shí)體識別、問答等。模型選擇:通過不同的預(yù)訓(xùn)練模型(如BERT、RoBERTa等)可以處理多種任務(wù)。二、管道的基礎(chǔ)組成:Tokenizer(分詞器):對文本進(jìn)行預(yù)處理,使其可以被模型處理。Model(模型):調(diào)用預(yù)訓(xùn)練模型對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行推理。Post-processing(后處理):將模型輸出結(jié)果轉(zhuǎn)換為可讀的格式。三、管道工具實(shí)操:代碼演示:文本分類任務(wù)

通過調(diào)用HuggingFace的pipeline函數(shù)進(jìn)行文本分類任務(wù)演示,使用bert-base-uncased模型對給定文本進(jìn)行情感分析。代碼演示:問答系統(tǒng)

使用pipeline完成基于上下文的問答任務(wù),展示如何快速獲得答案。管道的工作流程:數(shù)據(jù)輸入:將文本輸入到管道中。預(yù)處理:使用分詞器對輸入文本進(jìn)行編碼。模型推理:預(yù)訓(xùn)練模型根據(jù)輸入數(shù)據(jù)生成輸出。后處理:對模型輸出結(jié)果進(jìn)行解析與可視化。項(xiàng)目實(shí)踐:學(xué)生分組,完成以下管道任務(wù):文本分類任務(wù):使用不同的文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行情感分析。問答任務(wù):從給定的文本中提取答案。提交實(shí)踐結(jié)果及遇到的問題與解決方案。教學(xué)方法與手段理論講授:通過PPT展示HuggingFace管道的概念和工作原理,重點(diǎn)介紹Tokenizer、Model和后處理的工作流程。代碼演示:通過JupyterNotebook實(shí)時(shí)演示管道的實(shí)際操作,包括文本分類、問答系統(tǒng)等任務(wù)。分組討論與實(shí)踐:學(xué)生分組討論實(shí)驗(yàn)中的難點(diǎn),并通過項(xiàng)目實(shí)踐掌握管道的實(shí)際應(yīng)用。項(xiàng)目驅(qū)動(dòng):通過分組任務(wù)和項(xiàng)目實(shí)踐提升學(xué)生的實(shí)際動(dòng)手能力,幫助學(xué)生在實(shí)戰(zhàn)中鞏固所學(xué)內(nèi)容。板書設(shè)計(jì)詳情見PPT課件以文字描述為主,重點(diǎn)以

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