git clone https://github.com/lemon234071/GPT-Chinese.git cd GPT-Chinese pip install -r requirements.txt Step 1: Prepare the data and the pre-trianed model (train data or fine-tune data, E.g.,STC dataset) wget https://coai-dataset.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/STC-corpus.zip # Download...
git clone https://github.com/lemon234071/GPT-Chinese.git cd GPT-Chinese pip install -r requirements.txt Step 1: Prepare the data and the pre-trianed model (train data or fine-tune data, E.g.,STC dataset) wget https://coai-dataset.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/STC-corpus.zip # Download...
纯干货,手把手教你在windows上避坑安装AutoGPT中文版 1.官网下载安装python,建议使用最新版,我用的是3.12 2.下载Auto-GPT-Chinese:进入命令行界面,用cd命令进入要安装的目录,然后在命令行输入git clone https://github.com/RealHossie/Auto-GPT-Chinese.git,回车,等等安装完成后,目标目录下会出现Auto-GPT-Chinese...
接着，在命令行界面中执行以下操作：使用cd命令切换至要安装的目录，然后输入git clone https://github.com/RealHossie/Auto-GPT-Chinese.git并回车。等待安装完成，在目标目录下将生成Auto-GPT-Chinese文件夹。下一步，下载依赖包。在Auto-GPT-Chinese目录下执行pip install -r requirements.txt命令。若...
①打开pycharm的file —> setting,弹出的对话框中,左侧找到Project:GPT2-Chinese,打开python interpreter,在右侧有一个设置的图标,点击,点击Add,②选择Existing environment,点击后面的三个点,③选择你安装的Anaconda3下的envs中之前我们创建的那个test环境文件中的python.exe,点击OK。等待一会儿确保pycharm支持这个python...
tokenizer使用的是bert-base-chinese，然后再添加一下bos_token、eos_token、pad_token。gpt2_model使用...
Auto-GPT-Chinese 项目的所有代码都是Auto-GPT的。这是修改了提示词为中文,让他查询google的时候可以查询中文网站的信息 此项目的代码和每天与Auto-GPT的【stable】分支同步,合并时间2023-05-08 00:21。release:【Auto-GPT v0.3.0】 在此:先感谢Auto-GPT项目的作者和团队 ...
项目地址:https://github.com/Morizeyao/GPT2-Chinese 如果Github下载太慢的可以用这个代下载:https://toolwa.com/github/ 环境准备 1.pytorch 的安装 由情况选择版本安装,安装CPU版本梢简单 # 安装时官方源下载比较慢,要换源condainstallpytorch torchvision cpuonly -c pytorch# 如果cnda装不了 选择pip的方式进...
Gitee:https://search.gitee.com/?skin=rec&type=repository&q=gpt2-chinese&repo=&reponame=(不是镜像,布吉岛为什么) 下面是踩坑记录。 1.一开始咱用的云服务器,就安装了Python 3.80,然而后面运行的时候报错(time.clock()缺失),其原因是因为time.clock已在Python 3.3中弃用,将从Python 3.8中删除:使用time....
中文的GPT2训练代码,使用BERT的Tokenizer或Sentencepiece的BPE model(感谢kangzhonghua的贡献,实现BPE模式需要略微修改train.py的代码)。可以写诗,新闻,小说,或是训练通用语言模型。支持字为单位或是分词模式或是BPE模式(需要略微修改train.py的代码)。支持大语料训练。