パイプラインAPIは、Transformersの最もコアな機能のひとつであり、その使い方は以下の通りである：
1.テキスト生成の例
from transformers import pipeline
generator = pipeline(task="text-generation", model="Qwen/Qwen2.5-1.5B")
result = generator("The secret to baking a really good cake is")
print(result[0]["generated_text"])
2.音声認識の例
asr = pipeline(task="automatic-speech-recognition", model="openai/whisper-large-v3")
result = asr("https://huggingface.co/datasets/Narsil/asr_dummy/resolve/main/mlk.flac")
print(result["text"])
重要なポイント
- モデルは自動的にダウンロードされ、~/.cache/huggingface/hubにキャッシュされます。
- キャッシュパスはTRANSFORMERS_CACHE環境変数で変更できます。
- ローカルオーディオファイルまたはURLを入力としてサポート
この答えは記事から得たものである。Transformers: テキスト、画像、マルチモーダルタスクをサポートするオープンソースの機械学習モデリングフレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Pipeline APIを使ってテキスト生成や音声認識機能を実装するには？
