Pour créer un générateur de texte ou de contenu basé sur le domaine en Python, nous pouvons utiliser des bibliothèques comme `transformers` de Hugging Face, qui permettent de générer du texte en utilisant des modèles de langage pré-entraînés. Dans cet exemple, nous allons utiliser le modèle `t5` pour générer un texte de 500 mots sur le sujet « SMR » (Système de Management de la Qualité) avec un ton professionnel.
Voici un exemple de code en Python pour réaliser cela :
« `python
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
import torch
# Initialiser le modèle et le tokenizer
model_name = « t5-small »
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
# Définir le prompt et l’introduction
prompt = « Générer un texte de 500 mots sur le sujet ‘SMR’ avec un ton professionnel. »
introduction = « Le Système de Management de la Qualité (SMR) est un ensemble de politiques, de processus et de procédures mises en place par une organisation pour assurer que ses produits et services répondent aux exigences et attentes de ses clients. Le SMR vise à améliorer continuellement la qualité des processus internes et des produits finaux, en se basant sur une approche systématique et structurée. »
# Encoder le prompt et l’introduction
input_text = prompt + » » + introduction
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors= »pt »)
# Générer le texte
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(input_ids, max_length=500, num_return_sequences=1, do_sample=True)
# Décoder le texte généré
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# Afficher le texte généré
print(generated_text)
« `
Explications :
1. **Importation des bibliothèques** : Nous importons les classes nécessaires de `transformers` et `torch`.
2. **Initialisation du modèle et du tokenizer** : Nous chargeons un modèle T5 pré-entraîné et son tokenizer.
3. **Définition du prompt et de l’introduction** : Nous définissons le prompt pour le modèle et une introduction de base sur le SMR.
4. **Encodage du texte d’entrée** : Nous encodons le prompt et l’introduction en tokens que le modèle peut comprendre.
5. **Génération du texte** : Nous utilisons le modèle pour générer un texte de 500 mots.
6. **Décodage du texte généré** : Nous décodons les tokens générés en texte lisible.
7. **Affichage du texte généré** : Nous affichons le texte généré.
Remarques :
– Assurez-vous d’avoir installé les bibliothèques nécessaires (`transformers` et `torch`) avant d’exécuter le code. Vous pouvez les installer via pip :
« `bash
pip install transformers torch
« `
– Le modèle T5-small est utilisé ici pour des raisons de simplicité et de performance. Pour des résultats plus précis et de meilleure qualité, vous pouvez utiliser des modèles plus grands comme `t5-large` ou `t5-base`.
Ce code génère un texte de 500 mots sur le sujet du SMR avec un ton professionnel. Vous pouvez ajuster le prompt et l’introduction pour obtenir des variations différentes du texte généré.