我正在尝试使用text2text（翻译）模型facebook/m2m100_418M在sagemaker上运行。

所以如果你点击部署然后选择sagemaker，会有一些模板代码运行得很好，但我似乎找不到如何传递参数src_lang="en", tgt_lang="fr"，就像使用pipeline或transformers时那样。现在它会翻译成随机的语言。

我猜我应该在这里以某种方式添加这些参数，但这并没有在文档中说明。

predictor.predict({    'inputs': "The answer to the universe is"})

有人知道如何向predict方法传递参数吗？

编辑

这是需要更改HF_TASK的错误代码：

import sagemakerrole = sagemaker.get_execution_role()# Hub模型配置。 https://huggingface.co/modelshub = {    'HF_MODEL_ID':'facebook/m2m100_418M',    'HF_TASK':'text2text-generation'}# 创建Hugging Face模型类huggingface_model = HuggingFaceModel(    transformers_version='4.6.1',    pytorch_version='1.7.1',    py_version='py36',    env=hub,    role=role, )# 部署模型到SageMaker推理predictor = huggingface_model.deploy(    initial_instance_count=1, # 实例数量    instance_type='ml.m5.xlarge' # ec2实例类型)

回答：

好的，我已经弄明白了。任务设置错误，源语言和目标语言需要包含在任务（HF_TASK）中

例如：'HF_TASK': 'translation_en_to_fr'