Translation/italian: added pipeline_tutorial.mdx [Issue: #17459] (#17507)

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docs/source/it/_toctree.yml

@@ -6,3 +6,7 @@
   - local: installation
     title: Installazione
   title: Iniziare
+- sections:
+  - local: pipeline_tutorial
+    title: Pipeline per l'inferenza
+  title: Esercitazione

docs/source/it/pipeline_tutorial.mdx

+<!--Copyright 2022 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+-->
+
+# Pipeline per l'inferenza
+
+La [`pipeline`] rende semplice usare qualsiasi modello dal [Model Hub](https://huggingface.co/models) per fare inferenza su diversi compiti come generazione del testo, segmentazione di immagini e classificazione di audio. Anche se non hai esperienza con una modalità specifica o non comprendi bene il codice che alimenta i modelli, è comunque possibile utilizzarli con l'opzione [`pipeline`]! Questa esercitazione ti insegnerà a:
+
+* Usare una [`pipeline`] per fare inferenza.
+* Usare uno specifico tokenizer o modello.
+* Usare una [`pipeline`] per compiti che riguardano audio e video.
+
+<Tip>
+
+Dai un'occhiata alla documentazione di [`pipeline`] per una lista completa dei compiti supportati.
+
+</Tip>
+
+## Utilizzo della Pipeline
+
+Nonostante ogni compito abbia una [`pipeline`] associata, è più semplice utilizzare l'astrazione generica della [`pipeline`] che contiene tutte quelle specifiche per ogni mansione. La [`pipeline`] carica automaticamente un modello predefinito e un tokenizer in grado di fare inferenza per il tuo compito. 
+
+1. Inizia creando una [`pipeline`] e specificando il compito su cui fare inferenza:
+
+```py
+>>> from transformers import pipeline
+
+>>> generator = pipeline(task="text-generation")
+```
+
+2. Inserisci il testo in input nella [`pipeline`]:
+
+```py
+>>> generator(
+...     "Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone"
+... )  # doctest: +SKIP
+[{'generated_text': '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'}]
+```
+
+Se hai più di un input, inseriscilo in una lista:
+
+```py
+>>> generator(
+...     [
+...         "Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone",
+...         "Nine for Mortal Men, doomed to die, One for the Dark Lord on his dark throne",
+...     ]
+... )  # doctest: +SKIP
+```
+
+Qualsiasi parametro addizionale per il tuo compito può essere incluso nella [`pipeline`]. La mansione `text-generation` ha un metodo [`~generation_utils.GenerationMixin.generate`] con diversi parametri per controllare l'output. Ad esempio, se desideri generare più di un output, utilizza il parametro `num_return_sequences`:
+
+```py
+>>> generator(
+...     "Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone",
+...     num_return_sequences=2,
+... )  # doctest: +SKIP
+```
+
+### Scegliere modello e tokenizer
+
+La [`pipeline`] accetta qualsiasi modello dal [Model Hub](https://huggingface.co/models). Ci sono tag nel Model Hub che consentono di filtrare i modelli per attività. Una volta che avrai scelto il modello appropriato, caricalo usando la corrispondente classe `AutoModelFor` e [`AutoTokenizer`]. Ad esempio, carica la classe [`AutoModelForCausalLM`] per un compito di causal language modeling:
+
+```py
+>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilgpt2")
+>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("distilgpt2")
+```
+
+Crea una [`pipeline`] per il tuo compito, specificando il modello e il tokenizer che hai caricato:
+
+```py
+>>> from transformers import pipeline
+
+>>> generator = pipeline(task="text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
+```
+
+Inserisci il testo di input nella [`pipeline`] per generare del testo:
+
+```py
+>>> generator(
+...     "Three Rings for the Elven-kings under the sky, Seven for the Dwarf-lords in their halls of stone"
+... )  # doctest: +SKIP
+[{'generated_text': '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'}]
+```
+
+## Audio pipeline
+
+La flessibilità della [`pipeline`] fa si che possa essere estesa ad attività sugli audio.
+
+Per esempio, classifichiamo le emozioni in questo clip audio:
+
+```py
+>>> from datasets import load_dataset
+>>> import torch
+
+>>> torch.manual_seed(42)  # doctest: +IGNORE_RESULT
+>>> ds = load_dataset("hf-internal-testing/librispeech_asr_demo", "clean", split="validation")
+>>> audio_file = ds[0]["audio"]["path"]
+```
+
+Trova un modello per la [classificazione audio](https://huggingface.co/models?pipeline_tag=audio-classification) sul Model Hub per eseguire un compito di riconoscimento automatico delle emozioni e caricalo nella [`pipeline`]:
+
+```py
+>>> from transformers import pipeline
+
+>>> audio_classifier = pipeline(
+...     task="audio-classification", model="ehcalabres/wav2vec2-lg-xlsr-en-speech-emotion-recognition"
+... )
+```
+
+Inserisci il file audio nella [`pipeline`]:
+
+```py
+>>> preds = audio_classifier(audio_file)
+>>> preds = [{"score": round(pred["score"], 4), "label": pred["label"]} for pred in preds]
+>>> preds
+[{'score': 0.1315, 'label': 'calm'}, {'score': 0.1307, 'label': 'neutral'}, {'score': 0.1274, 'label': 'sad'}, {'score': 0.1261, 'label': 'fearful'}, {'score': 0.1242, 'label': 'happy'}]
+```
+
+## Vision pipeline
+
+Infine, usare la [`pipeline`] per le attività sulle immagini è praticamente la stessa cosa.
+
+Specifica la tua attività e inserisci l'immagine nel classificatore. L'immagine può essere sia un link che un percorso sul tuo pc in locale. Per esempio, quale specie di gatto è raffigurata qui sotto?
+
+![pipeline-cat-chonk](https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg)
+
+```py
+>>> from transformers import pipeline
+
+>>> vision_classifier = pipeline(task="image-classification")
+>>> preds = vision_classifier(
+...     images="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
+... )
+>>> preds = [{"score": round(pred["score"], 4), "label": pred["label"]} for pred in preds]
+>>> preds
+[{'score': 0.4335, 'label': 'lynx, catamount'}, {'score': 0.0348, 'label': 'cougar, puma, catamount, mountain lion, painter, panther, Felis concolor'}, {'score': 0.0324, 'label': 'snow leopard, ounce, Panthera uncia'}, {'score': 0.0239, 'label': 'Egyptian cat'}, {'score': 0.0229, 'label': 'tiger cat'}]
+```