Generación de texto de transmisión

En esta muestra de código, se muestra cómo generar texto de forma continua.

Muestra de código

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Python.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import vertexai
from vertexai import language_models

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

text_generation_model = language_models.TextGenerationModel.from_pretrained(
    "text-bison"
)
parameters = {
    # Temperature controls the degree of randomness in token selection.
    "temperature": 0.2,
    # Token limit determines the maximum amount of text output.
    "max_output_tokens": 256,
    # Tokens are selected from most probable to least until the
    # sum of their probabilities equals the top_p value.
    "top_p": 0.8,
    # A top_k of 1 means the selected token is the most probable among
    # all tokens.
    "top_k": 40,
}

responses = text_generation_model.predict_streaming(
    prompt="Give me ten interview questions for the role of program manager.",
    **parameters,
)

results = []
for response in responses:
    print(response)
    results.append(str(response))
results = "\n".join(results)
print(results)
# Example response:
# 1. **Tell me about your experience as a program manager.**
# 2. **What are your strengths and weaknesses as a program manager?**
# 3. **What do you think are the most important qualities for a successful program manager?**
# 4. **How do you manage
# ...

¿Qué sigue?

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