import{s as nl,c as cl,u as ml,g as ol,d as hl,o as ul,n as pl}from"../chunks/scheduler.b108d059.js";import{S as il,i as rl,g as p,h as i,j as Mt,f as t,k as ht,a as l,d as m,t as o,s as a,r as h,A as Ml,c as n,u,x as c,y as jl,v as M,w as j,m as Jl,n as fl}from"../chunks/index.008de539.js";import{H as $,C as g,E as Tl}from"../chunks/index.285b9217.js";function yl(w){let r,y;const d=w[3].default,f=cl(d,w,w[2],null);return{c(){r=p("div"),f&&f.c(),this.h()},l(J){r=i(J,"DIV",{class:!0});var T=Mt(r);f&&f.l(T),T.forEach(t),this.h()},h(){ht(r,"class","course-tip "+(w[0]==="orange"?"course-tip-orange":"")+" bg-gradient-to-br dark:bg-gradient-to-r before:border-"+w[0]+"-500 dark:before:border-"+w[0]+"-800 from-"+w[0]+"-50 dark:from-gray-900 to-white dark:to-gray-950 border border-"+w[0]+"-50 text-"+w[0]+"-700 dark:text-gray-400")},m(J,T){l(J,r,T),f&&f.m(r,null),y=!0},p(J,[T]){f&&f.p&&(!y||T&4)&&ml(f,d,J,J[2],y?hl(d,J[2],T,null):ol(J[2]),null)},i(J){y||(m(f,J),y=!0)},o(J){o(f,J),y=!1},d(J){J&&t(r),f&&f.d(J)}}}function dl(w,r,y){let{$$slots:d={},$$scope:f}=r,{warning:J=!1}=r;const T=J?"orange":"green";return w.$$set=b=>{"warning"in b&&y(1,J=b.warning),"$$scope"in b&&y(2,f=b.$$scope)},[T,J,f,d]}class ut extends il{constructor(r){super(),rl(this,r,dl,yl,nl,{warning:1})}}function wl(w){let r,y="समर्थित कार्यों और उपलब्ध मापदंडों की पूरी सूची के लिए <code>pipeline()</code> दस्तावेज़ पर एक नज़र डालें।";return{c(){r=p("p"),r.innerHTML=y},l(d){r=i(d,"P",{"data-svelte-h":!0}),c(r)!=="svelte-pj36fo"&&(r.innerHTML=y)},m(d,f){l(d,r,f)},p:pl,d(d){d&&t(r)}}}function gl(w){let r;return{c(){r=Jl(`एक अनुमान इंजन बनाना एक जटिल विषय है जो अपने आप में उपयुक्त है
पृष्ठ।`)},l(y){r=fl(y,`एक अनुमान इंजन बनाना एक जटिल विषय है जो अपने आप में उपयुक्त है
पृष्ठ।`)},m(y,d){l(y,r,d)},d(y){y&&t(r)}}}function bl(w){let r,y='ऊपर दिए गए उदाहरण को चलाने के लिए आपको 🤗 ट्रांसफॉर्मर के अलावा <a href="https://pypi.org/project/pytesseract/" rel="nofollow"><code>pytesseract</code></a> इंस्टॉल करना होगा:',d,f,J;return f=new g({props:{code:"c3VkbyUyMGFwdCUyMGluc3RhbGwlMjAteSUyMHRlc3NlcmFjdC1vY3IlMEFwaXAlMjBpbnN0YWxsJTIwcHl0ZXNzZXJhY3Q=",highlighted:`sudo apt install -y tesseract-ocr
pip install pytesseract`,wrap:!1}}),{c(){r=p("p"),r.innerHTML=y,d=a(),h(f.$$.fragment)},l(T){r=i(T,"P",{"data-svelte-h":!0}),c(r)!=="svelte-1gfi795"&&(r.innerHTML=y),d=n(T),u(f.$$.fragment,T)},m(T,b){l(T,r,b),l(T,d,b),M(f,T,b),J=!0},p:pl,i(T){J||(m(f.$$.fragment,T),J=!0)},o(T){o(f.$$.fragment,T),J=!1},d(T){T&&(t(r),t(d)),j(f,T)}}}function $l(w){let r,y,d,f,J,T,b,jt='<code>pipeline()</code> किसी भी भाषा, कंप्यूटर दृष्टि, भाषण और मल्टीमॉडल कार्यों पर अनुमान लगाने के लिए <a href="https://huggingface.co/models" rel="nofollow">Hub</a> से किसी भी मॉडल का उपयोग करना आसान बनाता है। भले ही आपके पास किसी विशिष्ट तौर-तरीके का अनुभव न हो या आप मॉडलों के पीछे अंतर्निहित कोड से परिचित न हों, फिर भी आप <code>pipeline()</code> के अनुमान के लिए उनका उपयोग कर सकते हैं! यह ट्यूटोरियल आपको ये सिखाएगा:',Ls,v,Jt="<li>अनुमान के लिए <code>pipeline()</code> का उपयोग करें।</li> <li>एक विशिष्ट टोकननाइज़र या मॉडल का उपयोग करें।</li> <li>ऑडियो, विज़न और मल्टीमॉडल कार्यों के लिए <code>pipeline()</code> का उपयोग करें।</li>",Fs,U,Qs,x,Es,B,ft=`जबकि प्रत्येक कार्य में एक संबद्ध <code>pipeline()</code> होता है, सामान्य <code>pipeline()</code> अमूर्त का उपयोग करना आसान होता है जिसमें शामिल होता है
सभी कार्य-विशिष्ट पाइपलाइनें। <code>pipeline()</code> स्वचालित रूप से एक डिफ़ॉल्ट मॉडल और सक्षम प्रीप्रोसेसिंग क्लास लोड करता है
आपके कार्य के लिए अनुमान का. आइए स्वचालित वाक् पहचान (एएसआर) के लिए <code>pipeline()</code> का उपयोग करने का उदाहरण लें, या
वाक्-से-पाठ.`,Ps,k,Tt="<li>एक <code>pipeline()</code> बनाकर प्रारंभ करें और अनुमान कार्य निर्दिष्ट करें:</li>",As,W,Ds,Z,yt="<li>अपना इनपुट <code>pipeline()</code> पर भेजें। वाक् पहचान के मामले में, यह एक ऑडियो इनपुट फ़ाइल है:</li>",Ks,X,Os,C,dt=`क्या वह परिणाम नहीं जो आपके मन में था? कुछ <a href="https://huggingface.co/models?pipeline_tag=automatic-speech-recognition&amp;sort=trending" rel="nofollow">सबसे अधिक डाउनलोड किए गए स्वचालित वाक् पहचान मॉडल</a> देखें
यह देखने के लिए हब पर जाएं कि क्या आपको बेहतर ट्रांस्क्रिप्शन मिल सकता है।`,se,R,wt=`आइए OpenAI से <a href="https://huggingface.co/openai/whisper-large" rel="nofollow">व्हिस्पर लार्ज-v2</a> मॉडल आज़माएं। व्हिस्पर जारी किया गया
Wav2Vec2 की तुलना में 2 साल बाद, और लगभग 10 गुना अधिक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। इस प्रकार, यह अधिकांश डाउनस्ट्रीम पर Wav2Vec2 को मात देता है
बेंचमार्क. इसमें विराम चिह्न और आवरण की भविष्यवाणी करने का अतिरिक्त लाभ भी है, जिनमें से कोई भी संभव नहीं है
Wav2Vec2.`,ee,_,gt="आइए इसे यहां आज़माकर देखें कि यह कैसा प्रदर्शन करता है:",te,H,le,V,bt=`अब यह परिणाम अधिक सटीक दिखता है! Wav2Vec2 बनाम व्हिस्पर पर गहन तुलना के लिए, <a href="https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter5/asr_models" rel="nofollow">ऑडियो ट्रांसफॉर्मर्स कोर्स</a> देखें।
हम वास्तव में आपको विभिन्न भाषाओं में मॉडल, आपके क्षेत्र में विशेषीकृत मॉडल और बहुत कुछ के लिए हब की जांच करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं।
आप हब पर सीधे अपने ब्राउज़र से मॉडल परिणामों की जांच और तुलना कर सकते हैं कि यह फिट बैठता है या नहीं
अन्य मामलों की तुलना में कोने के मामलों को बेहतर ढंग से संभालता है।
और यदि आपको अपने उपयोग के मामले के लिए कोई मॉडल नहीं मिलता है, तो आप हमेशा अपना खुद का <a href="training">प्रशिक्षण</a> शुरू कर सकते हैं!`,ae,Y,$t="यदि आपके पास कई इनपुट हैं, तो आप अपने इनपुट को एक सूची के रूप में पास कर सकते हैं:",ne,N,pe,q,Ut=`पाइपलाइनें प्रयोग के लिए बहुत अच्छी हैं क्योंकि एक मॉडल से दूसरे मॉडल पर स्विच करना मामूली काम है; हालाँकि, प्रयोग की तुलना में बड़े कार्यभार के लिए उन्हें अनुकूलित करने के कुछ तरीके हैं। संपूर्ण डेटासेट पर पुनरावृत्ति करने या वेबसर्वर में पाइपलाइनों का उपयोग करने के बारे में निम्नलिखित मार्गदर्शिकाएँ देखें:
दस्तावेज़ों में से:`,ie,z,Zt='<li><a href="#using-pipelines-on-a-dataset">डेटासेट पर पाइपलाइनों का उपयोग करना</a></li> <li><a href="./pipeline_webserver">वेबसर्वर के लिए पाइपलाइनों का उपयोग करना</a></li>',re,S,ce,L,It=`<code>pipeline()</code> कई मापदंडों का समर्थन करता है; कुछ कार्य विशिष्ट हैं, और कुछ सभी पाइपलाइनों के लिए सामान्य हैं।
सामान्य तौर पर, आप अपनी इच्छानुसार कहीं भी पैरामीटर निर्दिष्ट कर सकते हैं:`,me,F,oe,Q,Gt="आइए 3 महत्वपूर्ण बातों पर गौर करें:",he,E,ue,P,vt=`यदि आप <code>device=0</code> का उपयोग करते हैं, तो पाइपलाइन स्वचालित रूप से मॉडल को निर्दिष्ट डिवाइस पर डाल देती है।
यह इस पर ध्यान दिए बिना काम करेगा कि आप PyTorch या Tensorflow का उपयोग कर रहे हैं या नहीं।`,Me,A,je,D,xt=`यदि मॉडल एकल GPU के लिए बहुत बड़ा है और आप PyTorch का उपयोग कर रहे हैं, तो आप <code>device_map=&quot;auto&quot;</code> को स्वचालित रूप से सेट कर सकते हैं
निर्धारित करें कि मॉडल वज़न को कैसे लोड और संग्रहीत किया जाए। <code>device_map</code> तर्क का उपयोग करने के लिए 🤗 <a href="https://huggingface.co/docs/accelerate" rel="nofollow">Accelerate</a> की आवश्यकता होती है
पैकेट:`,Je,K,fe,O,Bt="निम्नलिखित कोड स्वचालित रूप से सभी डिवाइसों में मॉडल भार को लोड और संग्रहीत करता है:",Te,ss,ye,es,kt="ध्यान दें कि यदि <code>device_map=&#39;auto&#39;</code> पारित हो गया है, तो अपनी <code>pipeline</code> को चालू करते समय <code>device=device</code> तर्क जोड़ने की कोई आवश्यकता नहीं है क्योंकि आपको कुछ अप्रत्याशित व्यवहार का सामना करना पड़ सकता है!",de,ts,we,ls,Wt='डिफ़ॉल्ट रूप से, पाइपलाइनें <a href="https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/pipelines#pipeline-batching" rel="nofollow">यहां</a> विस्तार से बताए गए कारणों के लिए बैच अनुमान नहीं लगाएंगी। इसका कारण यह है कि बैचिंग आवश्यक रूप से तेज़ नहीं है, और वास्तव में कुछ मामलों में काफी धीमी हो सकती है।',ge,as,Xt="लेकिन अगर यह आपके उपयोग के मामले में काम करता है, तो आप इसका उपयोग कर सकते हैं:",be,ns,$e,ps,Ct=`यह प्रदान की गई 4 ऑडियो फाइलों पर पाइपलाइन चलाता है, लेकिन यह उन्हें 2 के बैच में पास करेगा
आपसे किसी और कोड की आवश्यकता के बिना मॉडल (जो एक जीपीयू पर है, जहां बैचिंग से मदद मिलने की अधिक संभावना है) पर जाएं।
आउटपुट हमेशा उसी से मेल खाना चाहिए जो आपको बैचिंग के बिना प्राप्त हुआ होगा। इसका उद्देश्य केवल पाइपलाइन से अधिक गति प्राप्त करने में आपकी सहायता करना है।`,Ue,is,Rt='पाइपलाइनें बैचिंग की कुछ जटिलताओं को भी कम कर सकती हैं क्योंकि, कुछ पाइपलाइनों के लिए, एक एकल आइटम (जैसे एक लंबी ऑडियो फ़ाइल) को एक मॉडल द्वारा संसाधित करने के लिए कई भागों में विभाजित करने की आवश्यकता होती है। पाइपलाइन आपके लिए यह <a href="./main_classes/pipelines#pipeline-chunk-batching"><em>chunk batching</em></a> करती है।',Ze,rs,Ie,cs,_t=`सभी कार्य कार्य विशिष्ट प्राचल प्रदान करते हैं जो आपको अपना काम पूरा करने में मदद करने के लिए अतिरिक्त लचीलेपन और विकल्पों की अनुमति देते हैं।
उदाहरण के लिए, <code>transformers.AutomaticSpeechRecognitionPipeline.__call__()</code> विधि में एक <code>return_timestamps</code> प्राचल है जो वीडियो उपशीर्षक के लिए आशाजनक लगता है:`,Ge,ms,ve,os,Ht="जैसा कि आप देख सकते हैं, मॉडल ने पाठ का अनुमान लगाया और <strong>when</strong> विभिन्न वाक्यों का उच्चारण किया गया तो आउटपुट भी दिया।",xe,hs,Vt=`प्रत्येक कार्य के लिए कई प्राचल उपलब्ध हैं, इसलिए यह देखने के लिए कि आप किसके साथ छेड़छाड़ कर सकते हैं, प्रत्येक कार्य का API संदर्भ देखें!
उदाहरण के लिए, <code>AutomaticSpeechRecognitionPipeline</code> में एक <code>chunk_length_s</code> प्राचल है जो सहायक है
वास्तव में लंबी ऑडियो फ़ाइलों पर काम करने के लिए (उदाहरण के लिए, संपूर्ण फिल्मों या घंटे-लंबे वीडियो को उपशीर्षक देना) जो आमतौर पर एक मॉडल होता है
अपने आप संभाल नहीं सकता:`,Be,us,ke,Ms,Yt='यदि आपको कोई ऐसा पैरामीटर नहीं मिल रहा है जो वास्तव में आपकी मदद करेगा, तो बेझिझक <a href="https://github.com/huggingface/transformers/issues/new?assignees=&amp;labels=feature&amp;template=feature-request.yml" rel="nofollow">अनुरोध करें</a>!',We,js,Xe,Js,Nt="पाइपलाइन बड़े डेटासेट पर भी अनुमान चला सकती है। ऐसा करने का सबसे आसान तरीका हम एक पुनरावर्तक का उपयोग करने की सलाह देते हैं:",Ce,fs,Re,Ts,qt=`पुनरावर्तक <code>data()</code> प्रत्येक परिणाम और पाइपलाइन स्वचालित रूप से उत्पन्न करता है
पहचानता है कि इनपुट पुनरावर्तनीय है और डेटा प्राप्त करना शुरू कर देगा
यह इसे GPU पर प्रोसेस करना जारी रखता है (यह हुड के तहत <a href="https://pytorch.org/docs/stable/data.html#torch.utils.data.DataLoader" rel="nofollow">DataLoader</a> का उपयोग करता है)।
यह महत्वपूर्ण है क्योंकि आपको संपूर्ण डेटासेट के लिए मेमोरी आवंटित करने की आवश्यकता नहीं है
और आप जितनी जल्दी हो सके GPU को फीड कर सकते हैं।`,_e,ys,zt="चूंकि बैचिंग से चीज़ें तेज़ हो सकती हैं, इसलिए यहां <code>batch_size</code> प्राचल को ट्यून करने का प्रयास करना उपयोगी हो सकता है।",He,ds,St='किसी डेटासेट पर पुनरावृति करने का सबसे सरल तरीका बस एक को 🤗 <a href="https://github.com/huggingface/datasets/" rel="nofollow">Dataset</a> से लोड करना है:',Ve,ws,Ye,gs,Ne,I,qe,bs,Lt='<a href="./pipeline_webserver">Link</a>',ze,$s,Se,Us,Ft="दृष्टि कार्यों के लिए <code>pipeline()</code> का उपयोग करना व्यावहारिक रूप से समान है।",Le,Zs,Qt="अपना कार्य निर्दिष्ट करें और अपनी छवि क्लासिफायरियर को भेजें। छवि एक लिंक, एक स्थानीय पथ या बेस64-एन्कोडेड छवि हो सकती है। उदाहरण के लिए, बिल्ली की कौन सी प्रजाति नीचे दिखाई गई है?",Fe,Is,Et='<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg" alt="pipeline-cat-chonk"/>',Qe,Gs,Ee,vs,Pe,xs,Pt="NLP कार्यों के लिए <code>pipeline()</code> का उपयोग करना व्यावहारिक रूप से समान है।",Ae,Bs,De,ks,Ke,Ws,At="<code>pipeline()</code> एक से अधिक तौर-तरीकों का समर्थन करती है। उदाहरण के लिए, एक दृश्य प्रश्न उत्तर (VQA) कार्य पाठ और छवि को जोड़ता है। अपनी पसंद के किसी भी छवि लिंक और छवि के बारे में कोई प्रश्न पूछने के लिए स्वतंत्र महसूस करें। छवि एक URL या छवि का स्थानीय पथ हो सकती है।",Oe,Xs,Dt='उदाहरण के लिए, यदि आप इस <a href="https://huggingface.co/spaces/impira/docquery/resolve/2359223c1837a7587402bda0f2643382a6eefeab/invoice.png" rel="nofollow">invoice image</a> का उपयोग करते हैं:',st,Cs,et,G,tt,Rs,lt,_s,Kt="आप 🤗 <code>accelerate</code> का उपयोग करके बड़े मॉडलों पर आसानी से <code>pipeline</code> चला सकते हैं! पहले सुनिश्चित करें कि आपने <code>accelerate</code> को <code>pip install accelerate</code> के साथ इंस्टॉल किया है।",at,Hs,Ot="सबसे पहले <code>device_map=&#39;auto&#39;</code> का उपयोग करके अपना मॉडल लोड करें! हम अपने उदाहरण के लिए <code>facebook/opt-1.3b</code> का उपयोग करेंगे।",nt,Vs,pt,Ys,sl="यदि आप <code>bitsandbytes</code> इंस्टॉल करते हैं और <code>load_in_8bit=True</code> तर्क जोड़ते हैं तो आप 8-बिट लोडेड मॉडल भी पास कर सकते हैं",it,Ns,rt,qs,el="ध्यान दें कि आप चेकपॉइंट को किसी भी हगिंग फेस मॉडल से बदल सकते हैं जो BLOOM जैसे बड़े मॉडल लोडिंग का समर्थन करता है!",ct,zs,mt,Ss,ot;return J=new $({props:{title:"अनुमान के लिए पाइपलाइन",local:"अनमन-क-लए-पइपलइन",headingTag:"h1"}}),U=new ut({props:{$$slots:{default:[wl]},$$scope:{ctx:w}}}),x=new $({props:{title:"पाइपलाइन का उपयोग",local:"पइपलइन-क-उपयग",headingTag:"h2"}}),W=new g({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBdHJhbnNjcmliZXIlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZSh0YXNrJTNEJTIyYXV0b21hdGljLXNwZWVjaC1yZWNvZ25pdGlvbiUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>transcriber = pipeline(task=<span class="hljs-string">&quot;automatic-speech-recognition&quot;</span>)`,wrap:!1}}),X=new g({props:{code:"dHJhbnNjcmliZXIoJTIyaHR0cHMlM0ElMkYlMkZodWdnaW5nZmFjZS5jbyUyRmRhdGFzZXRzJTJGTmFyc2lsJTJGYXNyX2R1bW15JTJGcmVzb2x2ZSUyRm1haW4lMkZtbGsuZmxhYyUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>transcriber(<span class="hljs-string">&quot;https://huggingface.co/datasets/Narsil/asr_dummy/resolve/main/mlk.flac&quot;</span>)
{<span class="hljs-string">&#x27;text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;I HAVE A DREAM BUT ONE DAY THIS NATION WILL RISE UP LIVE UP THE TRUE MEANING OF ITS TREES&#x27;</span>}`,wrap:!1}}),H=new g({props:{code:"dHJhbnNjcmliZXIlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZShtb2RlbCUzRCUyMm9wZW5haSUyRndoaXNwZXItbGFyZ2UtdjIlMjIpJTBBdHJhbnNjcmliZXIoJTIyaHR0cHMlM0ElMkYlMkZodWdnaW5nZmFjZS5jbyUyRmRhdGFzZXRzJTJGTmFyc2lsJTJGYXNyX2R1bW15JTJGcmVzb2x2ZSUyRm1haW4lMkZtbGsuZmxhYyUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>transcriber = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;openai/whisper-large-v2&quot;</span>)
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{<span class="hljs-string">&#x27;text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27; I have a dream that one day this nation will rise up and live out the true meaning of its creed.&#x27;</span>}`,wrap:!1}}),N=new g({props:{code:"dHJhbnNjcmliZXIoJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTVCJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIyaHR0cHMlM0ElMkYlMkZodWdnaW5nZmFjZS5jbyUyRmRhdGFzZXRzJTJGTmFyc2lsJTJGYXNyX2R1bW15JTJGcmVzb2x2ZSUyRm1haW4lMkZtbGsuZmxhYyUyMiUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCUyMmh0dHBzJTNBJTJGJTJGaHVnZ2luZ2ZhY2UuY28lMkZkYXRhc2V0cyUyRk5hcnNpbCUyRmFzcl9kdW1teSUyRnJlc29sdmUlMkZtYWluJTJGMS5mbGFjJTIyJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTVEJTBBKQ==",highlighted:`transcriber(
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)`,wrap:!1}}),S=new $({props:{title:"प्राचल",local:"परचल",headingTag:"h2"}}),F=new g({props:{code:"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",highlighted:'transcriber = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;openai/whisper-large-v2&quot;</span>, my_parameter=<span class="hljs-number">1</span>)\n\nout = transcriber(...)  <span class="hljs-comment"># This will use `my_parameter=1`.</span>\nout = transcriber(..., my_parameter=<span class="hljs-number">2</span>)  <span class="hljs-comment"># This will override and use `my_parameter=2`.</span>\nout = transcriber(...)  <span class="hljs-comment"># This will go back to using `my_parameter=1`.</span>',wrap:!1}}),E=new $({props:{title:"उपकरण",local:"उपकरण",headingTag:"h3"}}),A=new g({props:{code:"dHJhbnNjcmliZXIlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZShtb2RlbCUzRCUyMm9wZW5haSUyRndoaXNwZXItbGFyZ2UtdjIlMjIlMkMlMjBkZXZpY2UlM0QwKQ==",highlighted:'transcriber = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;openai/whisper-large-v2&quot;</span>, device=<span class="hljs-number">0</span>)',wrap:!1}}),K=new g({props:{code:"cGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMC0tdXBncmFkZSUyMGFjY2VsZXJhdGU=",highlighted:"pip install --upgrade accelerate",wrap:!1}}),ss=new g({props:{code:"dHJhbnNjcmliZXIlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZShtb2RlbCUzRCUyMm9wZW5haSUyRndoaXNwZXItbGFyZ2UtdjIlMjIlMkMlMjBkZXZpY2VfbWFwJTNEJTIyYXV0byUyMik=",highlighted:'transcriber = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;openai/whisper-large-v2&quot;</span>, device_map=<span class="hljs-string">&quot;auto&quot;</span>)',wrap:!1}}),ts=new $({props:{title:"बैच का आकार",local:"बच-क-आकर",headingTag:"h3"}}),ns=new g({props:{code:"dHJhbnNjcmliZXIlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZShtb2RlbCUzRCUyMm9wZW5haSUyRndoaXNwZXItbGFyZ2UtdjIlMjIlMkMlMjBkZXZpY2UlM0QwJTJDJTIwYmF0Y2hfc2l6ZSUzRDIpJTBBYXVkaW9fZmlsZW5hbWVzJTIwJTNEJTIwJTVCZiUyMmh0dHBzJTNBJTJGJTJGaHVnZ2luZ2ZhY2UuY28lMkZkYXRhc2V0cyUyRk5hcnNpbCUyRmFzcl9kdW1teSUyRnJlc29sdmUlMkZtYWluJTJGJTdCaSU3RC5mbGFjJTIyJTIwZm9yJTIwaSUyMGluJTIwcmFuZ2UoMSUyQyUyMDUpJTVEJTBBdGV4dHMlMjAlM0QlMjB0cmFuc2NyaWJlcihhdWRpb19maWxlbmFtZXMp",highlighted:`transcriber = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;openai/whisper-large-v2&quot;</span>, device=<span class="hljs-number">0</span>, batch_size=<span class="hljs-number">2</span>)
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texts = transcriber(audio_filenames)`,wrap:!1}}),rs=new $({props:{title:"कार्य विशिष्ट प्राचल",local:"करय-वशषट-परचल",headingTag:"h3"}}),ms=new g({props:{code:"dHJhbnNjcmliZXIlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZShtb2RlbCUzRCUyMm9wZW5haSUyRndoaXNwZXItbGFyZ2UtdjIlMjIlMkMlMjByZXR1cm5fdGltZXN0YW1wcyUzRFRydWUpJTBBdHJhbnNjcmliZXIoJTIyaHR0cHMlM0ElMkYlMkZodWdnaW5nZmFjZS5jbyUyRmRhdGFzZXRzJTJGTmFyc2lsJTJGYXNyX2R1bW15JTJGcmVzb2x2ZSUyRm1haW4lMkZtbGsuZmxhYyUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>transcriber = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;openai/whisper-large-v2&quot;</span>, return_timestamps=<span class="hljs-literal">True</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>transcriber(<span class="hljs-string">&quot;https://huggingface.co/datasets/Narsil/asr_dummy/resolve/main/mlk.flac&quot;</span>)
{<span class="hljs-string">&#x27;text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27; I have a dream that one day this nation will rise up and live out the true meaning of its creed.&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;chunks&#x27;</span>: [{<span class="hljs-string">&#x27;timestamp&#x27;</span>: (<span class="hljs-number">0.0</span>, <span class="hljs-number">11.88</span>), <span class="hljs-string">&#x27;text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27; I have a dream that one day this nation will rise up and live out the true meaning of its&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;timestamp&#x27;</span>: (<span class="hljs-number">11.88</span>, <span class="hljs-number">12.38</span>), <span class="hljs-string">&#x27;text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27; creed.&#x27;</span>}]}`,wrap:!1}}),us=new g({props:{code:"dHJhbnNjcmliZXIlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZShtb2RlbCUzRCUyMm9wZW5haSUyRndoaXNwZXItbGFyZ2UtdjIlMjIlMkMlMjBjaHVua19sZW5ndGhfcyUzRDMwJTJDJTIwcmV0dXJuX3RpbWVzdGFtcHMlM0RUcnVlKSUwQXRyYW5zY3JpYmVyKCUyMmh0dHBzJTNBJTJGJTJGaHVnZ2luZ2ZhY2UuY28lMkZkYXRhc2V0cyUyRnNhbmNoaXQtZ2FuZGhpJTJGbGlicmlzcGVlY2hfbG9uZyUyRnJlc29sdmUlMkZtYWluJTJGYXVkaW8ud2F2JTIyKQ==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>transcriber = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;openai/whisper-large-v2&quot;</span>, chunk_length_s=<span class="hljs-number">30</span>, return_timestamps=<span class="hljs-literal">True</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>transcriber(<span class="hljs-string">&quot;https://huggingface.co/datasets/sanchit-gandhi/librispeech_long/resolve/main/audio.wav&quot;</span>)
{<span class="hljs-string">&#x27;text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&quot; Chapter 16. I might have told you of the beginning of this liaison in a few lines, but I wanted you to see every step by which we came.  I, too, agree to whatever Marguerite wished, Marguerite to be unable to live apart from me. It was the day after the evening...</span>`,wrap:!1}}),js=new $({props:{title:"डेटासेट पर पाइपलाइनों का उपयोग करना",local:"डटसट-पर-पइपलइन-क-उपयग-करन",headingTag:"h2"}}),fs=new g({props:{code:"ZGVmJTIwZGF0YSgpJTNBJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwZm9yJTIwaSUyMGluJTIwcmFuZ2UoMTAwMCklM0ElMEElMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjB5aWVsZCUyMGYlMjJNeSUyMGV4YW1wbGUlMjAlN0JpJTdEJTIyJTBBJTBBJTBBcGlwZSUyMCUzRCUyMHBpcGVsaW5lKG1vZGVsJTNEJTIyb3BlbmFpLWNvbW11bml0eSUyRmdwdDIlMjIlMkMlMjBkZXZpY2UlM0QwKSUwQWdlbmVyYXRlZF9jaGFyYWN0ZXJzJTIwJTNEJTIwMCUwQWZvciUyMG91dCUyMGluJTIwcGlwZShkYXRhKCkpJTNBJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwZ2VuZXJhdGVkX2NoYXJhY3RlcnMlMjAlMkIlM0QlMjBsZW4ob3V0JTVCMCU1RCU1QiUyMmdlbmVyYXRlZF90ZXh0JTIyJTVEKQ==",highlighted:`<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">data</span>():
    <span class="hljs-keyword">for</span> i <span class="hljs-keyword">in</span> <span class="hljs-built_in">range</span>(<span class="hljs-number">1000</span>):
        <span class="hljs-keyword">yield</span> <span class="hljs-string">f&quot;My example <span class="hljs-subst">{i}</span>&quot;</span>


pipe = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;openai-community/gpt2&quot;</span>, device=<span class="hljs-number">0</span>)
generated_characters = <span class="hljs-number">0</span>
<span class="hljs-keyword">for</span> out <span class="hljs-keyword">in</span> pipe(data()):
    generated_characters += <span class="hljs-built_in">len</span>(out[<span class="hljs-number">0</span>][<span class="hljs-string">&quot;generated_text&quot;</span>])`,wrap:!1}}),ws=new g({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-comment"># KeyDataset is a util that will just output the item we&#x27;re interested in.</span>
<span class="hljs-keyword">from</span> transformers.pipelines.pt_utils <span class="hljs-keyword">import</span> KeyDataset
<span class="hljs-keyword">from</span> datasets <span class="hljs-keyword">import</span> load_dataset

pipe = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;hf-internal-testing/tiny-random-wav2vec2&quot;</span>, device=<span class="hljs-number">0</span>)
dataset = load_dataset(<span class="hljs-string">&quot;hf-internal-testing/librispeech_asr_dummy&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;clean&quot;</span>, split=<span class="hljs-string">&quot;validation[:10]&quot;</span>)

<span class="hljs-keyword">for</span> out <span class="hljs-keyword">in</span> pipe(KeyDataset(dataset, <span class="hljs-string">&quot;audio&quot;</span>)):
    <span class="hljs-built_in">print</span>(out)`,wrap:!1}}),gs=new $({props:{title:"वेबसर्वर के लिए पाइपलाइनों का उपयोग करना",local:"वबसरवर-क-लए-पइपलइन-क-उपयग-करन",headingTag:"h2"}}),I=new ut({props:{$$slots:{default:[gl]},$$scope:{ctx:w}}}),$s=new $({props:{title:"विज़न पाइपलाइन",local:"वजन-पइपलइन",headingTag:"h2"}}),Gs=new g({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>vision_classifier = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;google/vit-base-patch16-224&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>preds = vision_classifier(
<span class="hljs-meta">... </span>    images=<span class="hljs-string">&quot;https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg&quot;</span>
<span class="hljs-meta">... </span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>preds = [{<span class="hljs-string">&quot;score&quot;</span>: <span class="hljs-built_in">round</span>(pred[<span class="hljs-string">&quot;score&quot;</span>], <span class="hljs-number">4</span>), <span class="hljs-string">&quot;label&quot;</span>: pred[<span class="hljs-string">&quot;label&quot;</span>]} <span class="hljs-keyword">for</span> pred <span class="hljs-keyword">in</span> preds]
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>preds
[{<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.4335</span>, <span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;lynx, catamount&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.0348</span>, <span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;cougar, puma, catamount, mountain lion, painter, panther, Felis concolor&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.0324</span>, <span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;snow leopard, ounce, Panthera uncia&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.0239</span>, <span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;Egyptian cat&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.0229</span>, <span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;tiger cat&#x27;</span>}]`,wrap:!1}}),vs=new $({props:{title:"पाठ पाइपलाइन",local:"पठ-पइपलइन",headingTag:"h2"}}),Bs=new g({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-comment"># This model is a \`zero-shot-classification\` model.</span>
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-comment"># It will classify text, except you are free to choose any label you might imagine</span>
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>classifier = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;facebook/bart-large-mnli&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>classifier(
<span class="hljs-meta">... </span>    <span class="hljs-string">&quot;I have a problem with my iphone that needs to be resolved asap!!&quot;</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>    candidate_labels=[<span class="hljs-string">&quot;urgent&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;not urgent&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;phone&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;tablet&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;computer&quot;</span>],
<span class="hljs-meta">... </span>)
{<span class="hljs-string">&#x27;sequence&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;I have a problem with my iphone that needs to be resolved asap!!&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;labels&#x27;</span>: [<span class="hljs-string">&#x27;urgent&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;phone&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;computer&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;not urgent&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;tablet&#x27;</span>], <span class="hljs-string">&#x27;scores&#x27;</span>: [<span class="hljs-number">0.504</span>, <span class="hljs-number">0.479</span>, <span class="hljs-number">0.013</span>, <span class="hljs-number">0.003</span>, <span class="hljs-number">0.002</span>]}`,wrap:!1}}),ks=new $({props:{title:"बहुविध पाइपलाइन",local:"बहवध-पइपलइन",headingTag:"h2"}}),Cs=new g({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBdnFhJTIwJTNEJTIwcGlwZWxpbmUobW9kZWwlM0QlMjJpbXBpcmElMkZsYXlvdXRsbS1kb2N1bWVudC1xYSUyMiklMEFvdXRwdXQlMjAlM0QlMjB2cWEoJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwaW1hZ2UlM0QlMjJodHRwcyUzQSUyRiUyRmh1Z2dpbmdmYWNlLmNvJTJGc3BhY2VzJTJGaW1waXJhJTJGZG9jcXVlcnklMkZyZXNvbHZlJTJGMjM1OTIyM2MxODM3YTc1ODc0MDJiZGEwZjI2NDMzODJhNmVlZmVhYiUyRmludm9pY2UucG5nJTIyJTJDJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwcXVlc3Rpb24lM0QlMjJXaGF0JTIwaXMlMjB0aGUlMjBpbnZvaWNlJTIwbnVtYmVyJTNGJTIyJTJDJTBBKSUwQW91dHB1dCU1QjAlNUQlNUIlMjJzY29yZSUyMiU1RCUyMCUzRCUyMHJvdW5kKG91dHB1dCU1QjAlNUQlNUIlMjJzY29yZSUyMiU1RCUyQyUyMDMpJTBBb3V0cHV0",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>vqa = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;impira/layoutlm-document-qa&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>output = vqa(
<span class="hljs-meta">... </span>    image=<span class="hljs-string">&quot;https://huggingface.co/spaces/impira/docquery/resolve/2359223c1837a7587402bda0f2643382a6eefeab/invoice.png&quot;</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>    question=<span class="hljs-string">&quot;What is the invoice number?&quot;</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>output[<span class="hljs-number">0</span>][<span class="hljs-string">&quot;score&quot;</span>] = <span class="hljs-built_in">round</span>(output[<span class="hljs-number">0</span>][<span class="hljs-string">&quot;score&quot;</span>], <span class="hljs-number">3</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>output
[{<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.425</span>, <span class="hljs-string">&#x27;answer&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;us-001&#x27;</span>, <span class="hljs-string">&#x27;start&#x27;</span>: <span class="hljs-number">16</span>, <span class="hljs-string">&#x27;end&#x27;</span>: <span class="hljs-number">16</span>}]`,wrap:!1}}),G=new ut({props:{$$slots:{default:[bl]},$$scope:{ctx:w}}}),Rs=new $({props:{title:"🤗 त्वरण के साथ बड़े मॉडलों पर pipeline का उपयोग करना:",local:"-तवरण-क-सथ-बड-मडल-पर-pipeline-क-उपयग-करन",headingTag:"h2"}}),Vs=new g({props:{code:"JTIzJTIwcGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMGFjY2VsZXJhdGUlMEFpbXBvcnQlMjB0b3JjaCUwQWZyb20lMjB0cmFuc2Zvcm1lcnMlMjBpbXBvcnQlMjBwaXBlbGluZSUwQSUwQXBpcGUlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZShtb2RlbCUzRCUyMmZhY2Vib29rJTJGb3B0LTEuM2IlMjIlMkMlMjB0b3JjaF9kdHlwZSUzRHRvcmNoLmJmbG9hdDE2JTJDJTIwZGV2aWNlX21hcCUzRCUyMmF1dG8lMjIpJTBBb3V0cHV0JTIwJTNEJTIwcGlwZSglMjJUaGlzJTIwaXMlMjBhJTIwY29vbCUyMGV4YW1wbGUhJTIyJTJDJTIwZG9fc2FtcGxlJTNEVHJ1ZSUyQyUyMHRvcF9wJTNEMC45NSk=",highlighted:`<span class="hljs-comment"># pip install accelerate</span>
<span class="hljs-keyword">import</span> torch
<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

pipe = pipeline(model=<span class="hljs-string">&quot;facebook/opt-1.3b&quot;</span>, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map=<span class="hljs-string">&quot;auto&quot;</span>)
output = pipe(<span class="hljs-string">&quot;This is a cool example!&quot;</span>, do_sample=<span class="hljs-literal">True</span>, top_p=<span class="hljs-number">0.95</span>)`,wrap:!1}}),Ns=new g({props:{code:"JTIzJTIwcGlwJTIwaW5zdGFsbCUyMGFjY2VsZXJhdGUlMjBiaXRzYW5kYnl0ZXMlMEFpbXBvcnQlMjB0b3JjaCUwQWZyb20lMjB0cmFuc2Zvcm1lcnMlMjBpbXBvcnQlMjBwaXBlbGluZSUwQSUwQXBpcGUlMjAlM0QlMjBwaXBlbGluZShtb2RlbCUzRCUyMmZhY2Vib29rJTJGb3B0LTEuM2IlMjIlMkMlMjBkZXZpY2VfbWFwJTNEJTIyYXV0byUyMiUyQyUyMG1vZGVsX2t3YXJncyUzRCU3QiUyMmxvYWRfaW5fOGJpdCUyMiUzQSUyMFRydWUlN0QpJTBBb3V0cHV0JTIwJTNEJTIwcGlwZSglMjJUaGlzJTIwaXMlMjBhJTIwY29vbCUyMGV4YW1wbGUhJTIyJTJDJTIwZG9fc2FtcGxlJTNEVHJ1ZSUyQyUyMHRvcF9wJTNEMC45NSk=",highlighted:`<span class="hljs-comment"># pip install accelerate bitsandbytes</span>
<span class="hljs-keyword">import</span> torch
<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> pipeline

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