Pipeline API是Transformers最核心的功能之一，使用流程如下：
1. 文本生成示例：
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. 语音识别示例：
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"])
关键点：
- 模型会自动下载并缓存到~/.cache/huggingface/hub
- 可以通过TRANSFORMERS_CACHE环境变量修改缓存路径
- 支持本地音频文件或URL作为输入
本答案来源于文章《Transformers：开源机器学习模型框架，支持文本、图像和多模态任务》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何通过Pipeline API实现文本生成和语音识别功能？
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