主要用到Github上的gpt-2-flask-api库,只需要提供它一个预训练或者finetune好的GPT2模型(Huggingface的pytorch格式)。 将模型文件放在models/下,命名为gpt2-pytorch_model.bin也可以先用它提供的实例模型来做个实验: mkdir models curl --output models/gpt2-pytorch_model.bin 之后运行python deployment/run_serv...
1. 创建BabyGPT源码 babygpt.py 这里基于 PyTorch 用 100 多行代码实现一个简易版 GPT。前边文章中已经介绍比较多代码相关的内容,如果不清楚可以结合张同学学:从0到1一步一步解析LLM-Transformer(4)和张同学学:从0到1一步一步解析LLM-GPT1(2)这两篇文章理解。 #@title minimal GPT implementation in PyTorch...
准备一个公开的Github库以及相关需求文档（requirement.txt文件），再加上app.py文件就，就基本完成了。你的需求文档大致将包含这些内容：-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlstreamlit-nightly==0.69.3.dev20201025torch==1.6.0+cputorchvision==0.7.0+cputransformers @ git+git://github....
接着按照教程,执行bash scripts/pretrain_gpt2.sh。这里有一个PyTorch的报错: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ModuleNotFoundError:No module named'torch._six' 这个错误是由于PyTorch版本变化产生的,搜索了一下,发现只需要把from torch._six import inf这行代码改成from torch import inf就...
部署环境:Python3.7、 Transformers==4.2.0、pytorch==1.7.0 模型代码:https://github.com/fuzhengwei...- 此代码已开源,含websocket通信页面 模型数据:https://pan.baidu.com/s/1iEu_...-ju6m 1 环境依赖 yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel ...
本文代码是在win10系统下运行 创建环境 conda create -n nlg python=3.8 安装PyTorch pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 安装transformer库 pip install transformer 微调 参考博客: LLM-03 大模型 15分钟 FineTuning 微调 GPT2 模型 finetuning GPT微...
我们将在屏幕外定义一个ResNetGenerator类。代码在 3_cyclegan.ipynb 文件的第一个单元格中,但实现目前并不相关,而且在我们获得更多 PyTorch 经验之前,它太复杂了。现在,我们专注于它能做什么,而不是它是如何做到的。让我们用默认参数实例化这个类(code/p1ch2/3_cyclegan.ipynb):...
参考了pytorch官方文档:https://pytorch.org/tutorials/beginner/chatbot_tutorial.html 一、概述 使用pycharm编写项目,代码分为四个文件:process.py、neural_network.py、train.py、evaluate.py。 先大致说一下搭建chatbot的思路吧,其实很简单:这里的chatbot是基于带Luong attention机制的seq2seq。研究过NLP的同学应该对...
llm.c 旨在让大模型（LM）训练变得简单 —— 使用纯 C 语言 / CUDA，不需要 245MB 的 PyTorch 或 107MB 的 cPython。例如，训练 GPT-2（CPU、fp32）仅需要单个文件中的大约 1000 行干净代码（clean code），可以立即编译运行，并且完全可以媲美 PyTorch 参考实现。Karpathy 表示，选择从 GPT-2 开始，是...
PyTorch 深度学习(GPT 重译)(二)(1)https://developer.aliyun.com/article/1485203 4.4 处理时间序列 在前一节中,我们讨论了如何表示组织在平面表中的数据。正如我们所指出的,表中的每一行都是独立的;它们的顺序并不重要。或者等效地,没有列编码关于哪些行先出现和哪些行后出现的信息。