import{S as at,i as tt,s as it,e as i,k as d,w as h,t as a,M as rt,c as r,d as s,m as u,a as p,x as m,h as t,b as c,N as pt,G as l,g as o,y as f,q as g,o as M,B as b,v as ot}from"../chunks/vendor-hf-doc-builder.js";import{T as dt}from"../chunks/Tip-hf-doc-builder.js";import{I as We}from"../chunks/IconCopyLink-hf-doc-builder.js";import{C as J}from"../chunks/CodeBlock-hf-doc-builder.js";function ut(ys){let j,A,w,k,B;return{c(){j=i("p"),A=a("Eine vollst\xE4ndige Liste der unterst\xFCtzten Aufgaben und verf\xFCgbaren Parameter finden Sie in der "),w=i("code"),k=a("pipeline()"),B=a("-Dokumentation.")},l(U){j=r(U,"P",{});var I=p(j);A=t(I,"Eine vollst\xE4ndige Liste der unterst\xFCtzten Aufgaben und verf\xFCgbaren Parameter finden Sie in der "),w=r(I,"CODE",{});var V=p(w);k=t(V,"pipeline()"),V.forEach(s),B=t(I,"-Dokumentation."),I.forEach(s)},m(U,I){o(U,j,I),l(j,A),l(j,w),l(w,k),l(j,B)},d(U){U&&s(j)}}}function ct(ys){let j,A,w,k,B,U,I,V,vl,ws,E,Ul,Ae,Jl,kl,se,El,Tl,Ve,$l,Il,vs,S,le,Sl,Re,xl,zl,Bl,qe,Zl,_l,ne,Cl,Pe,Gl,Wl,Us,R,Js,Z,q,Ne,ae,Al,De,Vl,ks,T,Rl,He,ql,Pl,Xe,Nl,Dl,Qe,Hl,Xl,Es,$e,te,Ql,Fe,Fl,Yl,Ts,ie,$s,re,pe,Ll,Ye,Ol,Kl,Is,oe,Ss,Ie,en,xs,de,zs,v,sn,Le,ln,nn,Oe,an,tn,Ke,rn,pn,es,on,dn,Bs,ue,Zs,_,P,ss,ce,un,ls,cn,_s,y,hn,ns,mn,fn,he,gn,Mn,as,bn,jn,ts,yn,wn,is,vn,Un,Cs,me,Gs,N,Jn,rs,kn,En,Ws,fe,As,D,Tn,ps,$n,In,Vs,ge,Rs,C,H,os,Me,Sn,ds,xn,qs,X,zn,us,Bn,Zn,Ps,Se,_n,Ns,be,Ds,x,Cn,je,Gn,Wn,cs,An,Vn,Hs,ye,Xs,Q,Rn,hs,qn,Pn,Qs,we,Fs,G,F,ms,ve,Nn,fs,Dn,Ys,Y,Hn,gs,Xn,Qn,Ls,xe,Fn,Os,ze,Be,na,Ks,Ue,el,W,L,Ms,Je,Yn,bs,Ln,sl,O,On,js,Kn,ea,ll,Ze,sa,nl,ke,al,_e,la,tl,Ee,il;return U=new We({}),R=new dt({props:{$$slots:{default:[ut]},$$scope:{ctx:ys}}}),ae=new We({}),ie=new J({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBZ2VuZXJhdG9yJTIwJTNEJTIwcGlwZWxpbmUodGFzayUzRCUyMnRleHQtZ2VuZXJhdGlvbiUyMik=",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>generator = pipeline(task=<span class="hljs-string">&quot;text-generation&quot;</span>)`}}),oe=new J({props:{code:"Z2VuZXJhdG9yKCUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMlRocmVlJTIwUmluZ3MlMjBmb3IlMjB0aGUlMjBFbHZlbi1raW5ncyUyMHVuZGVyJTIwdGhlJTIwc2t5JTJDJTIwU2V2ZW4lMjBmb3IlMjB0aGUlMjBEd2FyZi1sb3JkcyUyMGluJTIwdGhlaXIlMjBoYWxscyUyMG9mJTIwc3RvbmUlMjIlMEEpJTIwJTIwJTIzJTIwZG9jdGVzdCUzQSUyMCUyQlNLSVA=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>generator(
<span class="hljs-meta">... </span>    <span class="hljs-string">&quot;Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone&quot;</span>
<span class="hljs-meta">... </span>)  <span class="hljs-comment"># doctest: +SKIP</span>
[{<span class="hljs-string">&#x27;generated_text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone, Seven for the Iron-priests at the door to the east, and thirteen for the Lord Kings at the end of the mountain&#x27;</span>}]`}}),de=new J({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>generator(
<span class="hljs-meta">... </span>    [
<span class="hljs-meta">... </span>        <span class="hljs-string">&quot;Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone&quot;</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>        <span class="hljs-string">&quot;Nine for Mortal Men, doomed to die, One for the Dark Lord on his dark throne&quot;</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>    ]
<span class="hljs-meta">... </span>)  <span class="hljs-comment"># doctest: +SKIP</span>`}}),ue=new J({props:{code:"Z2VuZXJhdG9yKCUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMlRocmVlJTIwUmluZ3MlMjBmb3IlMjB0aGUlMjBFbHZlbi1raW5ncyUyMHVuZGVyJTIwdGhlJTIwc2t5JTJDJTIwU2V2ZW4lMjBmb3IlMjB0aGUlMjBEd2FyZi1sb3JkcyUyMGluJTIwdGhlaXIlMjBoYWxscyUyMG9mJTIwc3RvbmUlMjIlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBudW1fcmV0dXJuX3NlcXVlbmNlcyUzRDIlMkMlMEEpJTIwJTIwJTIzJTIwZG9jdGVzdCUzQSUyMCUyQlNLSVA=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>generator(
<span class="hljs-meta">... </span>    <span class="hljs-string">&quot;Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone&quot;</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>    num_return_sequences=<span class="hljs-number">2</span>,
<span class="hljs-meta">... </span>)  <span class="hljs-comment"># doctest: +SKIP</span>`}}),ce=new We({}),me=new J({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIlMkMlMjBBdXRvTW9kZWxGb3JDYXVzYWxMTSUwQSUwQXRva2VuaXplciUyMCUzRCUyMEF1dG9Ub2tlbml6ZXIuZnJvbV9wcmV0cmFpbmVkKCUyMmRpc3RpbGdwdDIlMjIpJTBBbW9kZWwlMjAlM0QlMjBBdXRvTW9kZWxGb3JDYXVzYWxMTS5mcm9tX3ByZXRyYWluZWQoJTIyZGlzdGlsZ3B0MiUyMik=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;distilgpt2&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;distilgpt2&quot;</span>)`}}),fe=new J({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBZ2VuZXJhdG9yJTIwJTNEJTIwcGlwZWxpbmUodGFzayUzRCUyMnRleHQtZ2VuZXJhdGlvbiUyMiUyQyUyMG1vZGVsJTNEbW9kZWwlMkMlMjB0b2tlbml6ZXIlM0R0b2tlbml6ZXIp",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>generator = pipeline(task=<span class="hljs-string">&quot;text-generation&quot;</span>, model=model, tokenizer=tokenizer)`}}),ge=new J({props:{code:"Z2VuZXJhdG9yKCUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMlRocmVlJTIwUmluZ3MlMjBmb3IlMjB0aGUlMjBFbHZlbi1raW5ncyUyMHVuZGVyJTIwdGhlJTIwc2t5JTJDJTIwU2V2ZW4lMjBmb3IlMjB0aGUlMjBEd2FyZi1sb3JkcyUyMGluJTIwdGhlaXIlMjBoYWxscyUyMG9mJTIwc3RvbmUlMjIlMEEpJTIwJTIwJTIzJTIwZG9jdGVzdCUzQSUyMCUyQlNLSVA=",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>generator(
<span class="hljs-meta">... </span>    <span class="hljs-string">&quot;Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone&quot;</span>
<span class="hljs-meta">... </span>)  <span class="hljs-comment"># doctest: +SKIP</span>
[{<span class="hljs-string">&#x27;generated_text&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone, Seven for the Dragon-lords (for them to rule in a world ruled by their rulers, and all who live within the realm&#x27;</span>}]`}}),Me=new We({}),be=new J({props:{code:"ZnJvbSUyMGRhdGFzZXRzJTIwaW1wb3J0JTIwbG9hZF9kYXRhc2V0JTBBaW1wb3J0JTIwdG9yY2glMEElMEF0b3JjaC5tYW51YWxfc2VlZCg0MiklMEFkcyUyMCUzRCUyMGxvYWRfZGF0YXNldCglMjJoZi1pbnRlcm5hbC10ZXN0aW5nJTJGbGlicmlzcGVlY2hfYXNyX2RlbW8lMjIlMkMlMjAlMjJjbGVhbiUyMiUyQyUyMHNwbGl0JTNEJTIydmFsaWRhdGlvbiUyMiklMEFhdWRpb19maWxlJTIwJTNEJTIwZHMlNUIwJTVEJTVCJTIyYXVkaW8lMjIlNUQlNUIlMjJwYXRoJTIyJTVE",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">from</span> datasets <span class="hljs-keyword">import</span> load_dataset
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span><span class="hljs-keyword">import</span> torch

<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>torch.manual_seed(<span class="hljs-number">42</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>ds = load_dataset(<span class="hljs-string">&quot;hf-internal-testing/librispeech_asr_demo&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;clean&quot;</span>, split=<span class="hljs-string">&quot;validation&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>audio_file = ds[<span class="hljs-number">0</span>][<span class="hljs-string">&quot;audio&quot;</span>][<span class="hljs-string">&quot;path&quot;</span>]`}}),ye=new J({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBYXVkaW9fY2xhc3NpZmllciUyMCUzRCUyMHBpcGVsaW5lKCUwQSUyMCUyMCUyMCUyMHRhc2slM0QlMjJhdWRpby1jbGFzc2lmaWNhdGlvbiUyMiUyQyUyMG1vZGVsJTNEJTIyZWhjYWxhYnJlcyUyRndhdjJ2ZWMyLWxnLXhsc3ItZW4tc3BlZWNoLWVtb3Rpb24tcmVjb2duaXRpb24lMjIlMEEp",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>audio_classifier = pipeline(
<span class="hljs-meta">... </span>    task=<span class="hljs-string">&quot;audio-classification&quot;</span>, model=<span class="hljs-string">&quot;ehcalabres/wav2vec2-lg-xlsr-en-speech-emotion-recognition&quot;</span>
<span class="hljs-meta">... </span>)`}}),we=new J({props:{code:"cHJlZHMlMjAlM0QlMjBhdWRpb19jbGFzc2lmaWVyKGF1ZGlvX2ZpbGUpJTBBcHJlZHMlMjAlM0QlMjAlNUIlN0IlMjJzY29yZSUyMiUzQSUyMHJvdW5kKHByZWQlNUIlMjJzY29yZSUyMiU1RCUyQyUyMDQpJTJDJTIwJTIybGFiZWwlMjIlM0ElMjBwcmVkJTVCJTIybGFiZWwlMjIlNUQlN0QlMjBmb3IlMjBwcmVkJTIwaW4lMjBwcmVkcyU1RCUwQXByZWRz",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>preds = audio_classifier(audio_file)
<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">0.1315</span>, <span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;calm&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.1307</span>, <span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;neutral&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.1274</span>, <span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;sad&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.1261</span>, <span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;fearful&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.1242</span>, <span class="hljs-string">&#x27;label&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;happy&#x27;</span>}]`}}),ve=new We({}),Ue=new J({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(task=<span class="hljs-string">&quot;image-classification&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>}]`}}),Je=new We({}),ke=new J({props:{code:"aW1hZ2UlMjAlM0QlMjAlMjJodHRwcyUzQSUyRiUyRmh1Z2dpbmdmYWNlLmNvJTJGZGF0YXNldHMlMkZodWdnaW5nZmFjZSUyRmRvY3VtZW50YXRpb24taW1hZ2VzJTJGcmVzb2x2ZSUyRm1haW4lMkZwaXBlbGluZS1jYXQtY2hvbmsuanBlZyUyMiUwQXF1ZXN0aW9uJTIwJTNEJTIwJTIyV2hlcmUlMjBpcyUyMHRoZSUyMGNhdCUzRiUyMg==",highlighted:`<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>image = <span class="hljs-string">&quot;https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg&quot;</span>
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>question = <span class="hljs-string">&quot;Where is the cat?&quot;</span>`}}),Ee=new J({props:{code:"ZnJvbSUyMHRyYW5zZm9ybWVycyUyMGltcG9ydCUyMHBpcGVsaW5lJTBBJTBBdnFhJTIwJTNEJTIwcGlwZWxpbmUodGFzayUzRCUyMnZxYSUyMiklMEFwcmVkcyUyMCUzRCUyMHZxYShpbWFnZSUzRGltYWdlJTJDJTIwcXVlc3Rpb24lM0RxdWVzdGlvbiklMEFwcmVkcyUyMCUzRCUyMCU1QiU3QiUyMnNjb3JlJTIyJTNBJTIwcm91bmQocHJlZCU1QiUyMnNjb3JlJTIyJTVEJTJDJTIwNCklMkMlMjAlMjJhbnN3ZXIlMjIlM0ElMjBwcmVkJTVCJTIyYW5zd2VyJTIyJTVEJTdEJTIwZm9yJTIwcHJlZCUyMGluJTIwcHJlZHMlNUQlMEFwcmVkcw==",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(task=<span class="hljs-string">&quot;vqa&quot;</span>)
<span class="hljs-meta">&gt;&gt;&gt; </span>preds = vqa(image=image, question=question)
<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;answer&quot;</span>: pred[<span class="hljs-string">&quot;answer&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">0.9112</span>, <span class="hljs-string">&#x27;answer&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;snow&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.8796</span>, <span class="hljs-string">&#x27;answer&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;in snow&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.6717</span>, <span class="hljs-string">&#x27;answer&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;outside&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.0291</span>, <span class="hljs-string">&#x27;answer&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;on ground&#x27;</span>}, {<span class="hljs-string">&#x27;score&#x27;</span>: <span class="hljs-number">0.027</span>, <span class="hljs-string">&#x27;answer&#x27;</span>: <span class="hljs-string">&#x27;ground&#x27;</span>}]`}}),{c(){j=i("meta"),A=d(),w=i("h1"),k=i("a"),B=i("span"),h(U.$$.fragment),I=d(),V=i("span"),vl=a("Pipelines f\xFCr Inferenzen"),ws=d(),E=i("p"),Ul=a("Die "),Ae=i("code"),Jl=a("pipeline()"),kl=a(" macht es einfach, jedes beliebige Modell aus dem "),se=i("a"),El=a("Hub"),Tl=a(" f\xFCr die Inferenz auf jede Sprache, Computer Vision, Sprache und multimodale Aufgaben zu verwenden. Selbst wenn Sie keine Erfahrung mit einer bestimmten Modalit\xE4t haben oder nicht mit dem zugrundeliegenden Code hinter den Modellen vertraut sind, k\xF6nnen Sie sie mit der "),Ve=i("code"),$l=a("pipeline()"),Il=a(" f\xFCr Inferenzen verwenden! In diesem Beispiel lernen Sie, wie:"),vs=d(),S=i("ul"),le=i("li"),Sl=a("Eine "),Re=i("code"),xl=a("pipeline()"),zl=a(" f\xFCr Inferenz zu verwenden."),Bl=d(),qe=i("li"),Zl=a("Einen bestimmten Tokenizer oder ein bestimmtes Modell zu verwenden."),_l=d(),ne=i("li"),Cl=a("Eine "),Pe=i("code"),Gl=a("pipeline()"),Wl=a(" f\xFCr Audio-, Vision- und multimodale Aufgaben zu verwenden."),Us=d(),h(R.$$.fragment),Js=d(),Z=i("h2"),q=i("a"),Ne=i("span"),h(ae.$$.fragment),Al=d(),De=i("span"),Vl=a("Verwendung von Pipelines"),ks=d(),T=i("p"),Rl=a("Obwohl jede Aufgabe eine zugeh\xF6rige "),He=i("code"),ql=a("pipeline()"),Pl=a(" hat, ist es einfacher, die allgemeine "),Xe=i("code"),Nl=a("pipeline()"),Dl=a("-Abstraktion zu verwenden, die alle aufgabenspezifischen Pipelines enth\xE4lt. Die "),Qe=i("code"),Hl=a("pipeline()"),Xl=a(" l\xE4dt automatisch ein Standardmodell und eine Vorverarbeitungsklasse, die f\xFCr Ihre Aufgabe inferenzf\xE4hig ist."),Es=d(),$e=i("ol"),te=i("li"),Ql=a("Beginnen Sie mit der Erstellung einer "),Fe=i("code"),Fl=a("pipeline()"),Yl=a(" und geben Sie eine Inferenzaufgabe an:"),Ts=d(),h(ie.$$.fragment),$s=d(),re=i("ol"),pe=i("li"),Ll=a("\xDCbergeben Sie Ihren Eingabetext an die "),Ye=i("code"),Ol=a("pipeline()"),Kl=a(":"),Is=d(),h(oe.$$.fragment),Ss=d(),Ie=i("p"),en=a("Wenn Sie mehr als eine Eingabe haben, \xFCbergeben Sie die Eingabe als Liste:"),xs=d(),h(de.$$.fragment),zs=d(),v=i("p"),sn=a("Alle zus\xE4tzlichen Parameter f\xFCr Ihre Aufgabe k\xF6nnen auch in die "),Le=i("code"),ln=a("pipeline()"),nn=a(" aufgenommen werden. Die Aufgabe "),Oe=i("code"),an=a("Text-Generierung"),tn=a(" hat eine "),Ke=i("code"),rn=a("generate()"),pn=a("-Methode mit mehreren Parametern zur Steuerung der Ausgabe. Wenn Sie zum Beispiel mehr als eine Ausgabe erzeugen wollen, setzen Sie den Parameter "),es=i("code"),on=a("num_return_sequences"),dn=a(":"),Bs=d(),h(ue.$$.fragment),Zs=d(),_=i("h3"),P=i("a"),ss=i("span"),h(ce.$$.fragment),un=d(),ls=i("span"),cn=a("W\xE4hlen Sie ein Modell und einen Tokenizer"),_s=d(),y=i("p"),hn=a("Die "),ns=i("code"),mn=a("pipeline()"),fn=a(" akzeptiert jedes Modell aus dem [Hub] ("),he=i("a"),gn=a("https://huggingface.co/models"),Mn=a("). Auf dem Hub gibt es Tags, mit denen Sie nach einem Modell filtern k\xF6nnen, das Sie f\xFCr Ihre Aufgabe verwenden m\xF6chten. Sobald Sie ein passendes Modell ausgew\xE4hlt haben, laden Sie es mit der entsprechenden "),as=i("code"),bn=a("AutoModelFor"),jn=a(" und "),ts=i("code"),yn=a("AutoTokenizer"),wn=a(" Klasse. Laden Sie zum Beispiel die Klasse "),is=i("code"),vn=a("AutoModelForCausalLM"),Un=a(" f\xFCr eine kausale Sprachmodellierungsaufgabe:"),Cs=d(),h(me.$$.fragment),Gs=d(),N=i("p"),Jn=a("Erstellen Sie eine "),rs=i("code"),kn=a("pipeline()"),En=a(" f\xFCr Ihre Aufgabe, und geben Sie das Modell und den Tokenizer an, die Sie geladen haben:"),Ws=d(),h(fe.$$.fragment),As=d(),D=i("p"),Tn=a("\xDCbergeben Sie Ihren Eingabetext an die "),ps=i("code"),$n=a("pipeline()"),In=a(" , um einen Text zu erzeugen:"),Vs=d(),h(ge.$$.fragment),Rs=d(),C=i("h2"),H=i("a"),os=i("span"),h(Me.$$.fragment),Sn=d(),ds=i("span"),xn=a("Audio-Pipeline"),qs=d(),X=i("p"),zn=a("Die "),us=i("code"),Bn=a("pipeline()"),Zn=a(" unterst\xFCtzt auch Audioaufgaben wie Audioklassifizierung und automatische Spracherkennung."),Ps=d(),Se=i("p"),_n=a("Lassen Sie uns zum Beispiel die Emotion in diesem Audioclip klassifizieren:"),Ns=d(),h(be.$$.fragment),Ds=d(),x=i("p"),Cn=a("Finden Sie ein "),je=i("a"),Gn=a("Audioklassifikation"),Wn=a(" Modell auf dem Model Hub f\xFCr Emotionserkennung und laden Sie es in die "),cs=i("code"),An=a("pipeline()"),Vn=a(":"),Hs=d(),h(ye.$$.fragment),Xs=d(),Q=i("p"),Rn=a("\xDCbergeben Sie die Audiodatei an die "),hs=i("code"),qn=a("pipeline()"),Pn=a(":"),Qs=d(),h(we.$$.fragment),Fs=d(),G=i("h2"),F=i("a"),ms=i("span"),h(ve.$$.fragment),Nn=d(),fs=i("span"),Dn=a("Bildverarbeitungs-Pipeline"),Ys=d(),Y=i("p"),Hn=a("Die Verwendung einer "),gs=i("code"),Xn=a("pipeline()"),Qn=a(" f\xFCr Bildverarbeitungsaufgaben ist praktisch identisch."),Ls=d(),xe=i("p"),Fn=a("Geben Sie Ihre Aufgabe an und \xFCbergeben Sie Ihr Bild an den Klassifikator. Das Bild kann ein Link oder ein lokaler Pfad zu dem Bild sein. Zum Beispiel: Welche Katzenart ist unten abgebildet?"),Os=d(),ze=i("p"),Be=i("img"),Ks=d(),h(Ue.$$.fragment),el=d(),W=i("h2"),L=i("a"),Ms=i("span"),h(Je.$$.fragment),Yn=d(),bs=i("span"),Ln=a("Multimodale Pipeline"),sl=d(),O=i("p"),On=a("Die "),js=i("code"),Kn=a("pipeline()"),ea=a(" unterst\xFCtzt mehr als eine Modalit\xE4t. Eine Aufgabe zur Beantwortung visueller Fragen (VQA) kombiniert zum Beispiel Text und Bild. Verwenden Sie einen beliebigen Bildlink und eine Frage, die Sie zu dem Bild stellen m\xF6chten. Das Bild kann eine URL oder ein lokaler Pfad zu dem Bild sein."),ll=d(),Ze=i("p"),sa=a("Wenn Sie zum Beispiel das gleiche Bild wie in der obigen Vision-Pipeline verwenden:"),nl=d(),h(ke.$$.fragment),al=d(),_e=i("p"),la=a("Erstellen Sie eine Pipeline f\xFCr \u201Cvqa\u201D und \xFCbergeben Sie ihr das Bild und die Frage:"),tl=d(),h(Ee.$$.fragment),this.h()},l(e){const n=rt('[data-svelte="svelte-1phssyn"]',document.head);j=r(n,"META",{name:!0,content:!0}),n.forEach(s),A=u(e),w=r(e,"H1",{class:!0});var Te=p(w);k=r(Te,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var aa=p(k);B=r(aa,"SPAN",{});var ta=p(B);m(U.$$.fragment,ta),ta.forEach(s),aa.forEach(s),I=u(Te),V=r(Te,"SPAN",{});var ia=p(V);vl=t(ia,"Pipelines f\xFCr Inferenzen"),ia.forEach(s),Te.forEach(s),ws=u(e),E=r(e,"P",{});var K=p(E);Ul=t(K,"Die "),Ae=r(K,"CODE",{});var ra=p(Ae);Jl=t(ra,"pipeline()"),ra.forEach(s),kl=t(K," macht es einfach, jedes beliebige Modell aus dem "),se=r(K,"A",{href:!0,rel:!0});var pa=p(se);El=t(pa,"Hub"),pa.forEach(s),Tl=t(K," f\xFCr die Inferenz auf jede Sprache, Computer Vision, Sprache und multimodale Aufgaben zu verwenden. 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In diesem Beispiel lernen Sie, wie:"),K.forEach(s),vs=u(e),S=r(e,"UL",{});var Ce=p(S);le=r(Ce,"LI",{});var rl=p(le);Sl=t(rl,"Eine "),Re=r(rl,"CODE",{});var da=p(Re);xl=t(da,"pipeline()"),da.forEach(s),zl=t(rl," f\xFCr Inferenz zu verwenden."),rl.forEach(s),Bl=u(Ce),qe=r(Ce,"LI",{});var ua=p(qe);Zl=t(ua,"Einen bestimmten Tokenizer oder ein bestimmtes Modell zu verwenden."),ua.forEach(s),_l=u(Ce),ne=r(Ce,"LI",{});var pl=p(ne);Cl=t(pl,"Eine "),Pe=r(pl,"CODE",{});var ca=p(Pe);Gl=t(ca,"pipeline()"),ca.forEach(s),Wl=t(pl," f\xFCr Audio-, Vision- und multimodale Aufgaben zu verwenden."),pl.forEach(s),Ce.forEach(s),Us=u(e),m(R.$$.fragment,e),Js=u(e),Z=r(e,"H2",{class:!0});var ol=p(Z);q=r(ol,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var ha=p(q);Ne=r(ha,"SPAN",{});var ma=p(Ne);m(ae.$$.fragment,ma),ma.forEach(s),ha.forEach(s),Al=u(ol),De=r(ol,"SPAN",{});var fa=p(De);Vl=t(fa,"Verwendung von Pipelines"),fa.forEach(s),ol.forEach(s),ks=u(e),T=r(e,"P",{});var ee=p(T);Rl=t(ee,"Obwohl jede Aufgabe eine zugeh\xF6rige "),He=r(ee,"CODE",{});var ga=p(He);ql=t(ga,"pipeline()"),ga.forEach(s),Pl=t(ee," hat, ist es einfacher, die allgemeine "),Xe=r(ee,"CODE",{});var Ma=p(Xe);Nl=t(Ma,"pipeline()"),Ma.forEach(s),Dl=t(ee,"-Abstraktion zu verwenden, die alle aufgabenspezifischen Pipelines enth\xE4lt. Die "),Qe=r(ee,"CODE",{});var ba=p(Qe);Hl=t(ba,"pipeline()"),ba.forEach(s),Xl=t(ee," l\xE4dt automatisch ein Standardmodell und eine Vorverarbeitungsklasse, die f\xFCr Ihre Aufgabe inferenzf\xE4hig ist."),ee.forEach(s),Es=u(e),$e=r(e,"OL",{});var ja=p($e);te=r(ja,"LI",{});var dl=p(te);Ql=t(dl,"Beginnen Sie mit der Erstellung einer "),Fe=r(dl,"CODE",{});var ya=p(Fe);Fl=t(ya,"pipeline()"),ya.forEach(s),Yl=t(dl," und geben Sie eine Inferenzaufgabe an:"),dl.forEach(s),ja.forEach(s),Ts=u(e),m(ie.$$.fragment,e),$s=u(e),re=r(e,"OL",{start:!0});var wa=p(re);pe=r(wa,"LI",{});var ul=p(pe);Ll=t(ul,"\xDCbergeben Sie Ihren Eingabetext an die "),Ye=r(ul,"CODE",{});var va=p(Ye);Ol=t(va,"pipeline()"),va.forEach(s),Kl=t(ul,":"),ul.forEach(s),wa.forEach(s),Is=u(e),m(oe.$$.fragment,e),Ss=u(e),Ie=r(e,"P",{});var Ua=p(Ie);en=t(Ua,"Wenn Sie mehr als eine Eingabe haben, \xFCbergeben Sie die Eingabe als Liste:"),Ua.forEach(s),xs=u(e),m(de.$$.fragment,e),zs=u(e),v=r(e,"P",{});var z=p(v);sn=t(z,"Alle zus\xE4tzlichen Parameter f\xFCr Ihre Aufgabe k\xF6nnen auch in die "),Le=r(z,"CODE",{});var Ja=p(Le);ln=t(Ja,"pipeline()"),Ja.forEach(s),nn=t(z," aufgenommen werden. 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Laden Sie zum Beispiel die Klasse "),is=r($,"CODE",{});var _a=p(is);vn=t(_a,"AutoModelForCausalLM"),_a.forEach(s),Un=t($," f\xFCr eine kausale Sprachmodellierungsaufgabe:"),$.forEach(s),Cs=u(e),m(me.$$.fragment,e),Gs=u(e),N=r(e,"P",{});var hl=p(N);Jn=t(hl,"Erstellen Sie eine "),rs=r(hl,"CODE",{});var Ca=p(rs);kn=t(Ca,"pipeline()"),Ca.forEach(s),En=t(hl," f\xFCr Ihre Aufgabe, und geben Sie das Modell und den Tokenizer an, die Sie geladen haben:"),hl.forEach(s),Ws=u(e),m(fe.$$.fragment,e),As=u(e),D=r(e,"P",{});var ml=p(D);Tn=t(ml,"\xDCbergeben Sie Ihren Eingabetext an die "),ps=r(ml,"CODE",{});var Ga=p(ps);$n=t(Ga,"pipeline()"),Ga.forEach(s),In=t(ml," , um einen Text zu erzeugen:"),ml.forEach(s),Vs=u(e),m(ge.$$.fragment,e),Rs=u(e),C=r(e,"H2",{class:!0});var fl=p(C);H=r(fl,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Wa=p(H);os=r(Wa,"SPAN",{});var Aa=p(os);m(Me.$$.fragment,Aa),Aa.forEach(s),Wa.forEach(s),Sn=u(fl),ds=r(fl,"SPAN",{});var Va=p(ds);xn=t(Va,"Audio-Pipeline"),Va.forEach(s),fl.forEach(s),qs=u(e),X=r(e,"P",{});var gl=p(X);zn=t(gl,"Die "),us=r(gl,"CODE",{});var Ra=p(us);Bn=t(Ra,"pipeline()"),Ra.forEach(s),Zn=t(gl," unterst\xFCtzt auch Audioaufgaben wie Audioklassifizierung und automatische Spracherkennung."),gl.forEach(s),Ps=u(e),Se=r(e,"P",{});var qa=p(Se);_n=t(qa,"Lassen Sie uns zum Beispiel die Emotion in diesem Audioclip klassifizieren:"),qa.forEach(s),Ns=u(e),m(be.$$.fragment,e),Ds=u(e),x=r(e,"P",{});var Ge=p(x);Cn=t(Ge,"Finden Sie ein "),je=r(Ge,"A",{href:!0,rel:!0});var Pa=p(je);Gn=t(Pa,"Audioklassifikation"),Pa.forEach(s),Wn=t(Ge," Modell auf dem Model Hub f\xFCr Emotionserkennung und laden Sie es in die "),cs=r(Ge,"CODE",{});var Na=p(cs);An=t(Na,"pipeline()"),Na.forEach(s),Vn=t(Ge,":"),Ge.forEach(s),Hs=u(e),m(ye.$$.fragment,e),Xs=u(e),Q=r(e,"P",{});var Ml=p(Q);Rn=t(Ml,"\xDCbergeben Sie die Audiodatei an die "),hs=r(Ml,"CODE",{});var Da=p(hs);qn=t(Da,"pipeline()"),Da.forEach(s),Pn=t(Ml,":"),Ml.forEach(s),Qs=u(e),m(we.$$.fragment,e),Fs=u(e),G=r(e,"H2",{class:!0});var bl=p(G);F=r(bl,"A",{id:!0,class:!0,href:!0});var Ha=p(F);ms=r(Ha,"SPAN",{});var Xa=p(ms);m(ve.$$.fragment,Xa),Xa.forEach(s),Ha.forEach(s),Nn=u(bl),fs=r(bl,"SPAN",{});var Qa=p(fs);Dn=t(Qa,"Bildverarbeitungs-Pipeline"),Qa.forEach(s),bl.forEach(s),Ys=u(e),Y=r(e,"P",{});var jl=p(Y);Hn=t(jl,"Die Verwendung einer "),gs=r(jl,"CODE",{});var Fa=p(gs);Xn=t(Fa,"pipeline()"),Fa.forEach(s),Qn=t(jl," f\xFCr Bildverarbeitungsaufgaben ist praktisch identisch."),jl.forEach(s),Ls=u(e),xe=r(e,"P",{});var Ya=p(xe);Fn=t(Ya,"Geben Sie Ihre Aufgabe an und \xFCbergeben Sie Ihr Bild an den Klassifikator. 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Das Bild kann eine URL oder ein lokaler Pfad zu dem Bild sein."),wl.forEach(s),ll=u(e),Ze=r(e,"P",{});var lt=p(Ze);sa=t(lt,"Wenn Sie zum Beispiel das gleiche Bild wie in der obigen Vision-Pipeline verwenden:"),lt.forEach(s),nl=u(e),m(ke.$$.fragment,e),al=u(e),_e=r(e,"P",{});var nt=p(_e);la=t(nt,"Erstellen Sie eine Pipeline f\xFCr \u201Cvqa\u201D und \xFCbergeben Sie ihr das Bild und die Frage:"),nt.forEach(s),tl=u(e),m(Ee.$$.fragment,e),this.h()},h(){c(j,"name","hf:doc:metadata"),c(j,"content",JSON.stringify(ht)),c(k,"id","pipelines-fr-inferenzen"),c(k,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full"),c(k,"href","#pipelines-fr-inferenzen"),c(w,"class","relative group"),c(se,"href","https://huggingface.co/models"),c(se,"rel","nofollow"),c(q,"id","verwendung-von-pipelines"),c(q,"class","header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute 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