首先,我会告诉大家如何用更底层的nshepperd的gpt-2库来 finetune模型; 之后,会介绍如何用更上层的minimaxir的gpt-2-simple库来更简单地finetune模型,主要用Colab的Notebook来教大家免费蹭 GPU来finetune模型; 最后,我会介绍如何把训练好的模型用t04glovern的gpt-2-flask-api模型部署到服务器上,通过浏览器访问,输...
gpt-2-simple一个简单的Python包,它包装了现有的模型fine-tuning和OpenAI的GPT-2文本生成模型(特别是“小”124M和“中”355M超参数版本)的生成脚本。此外,这个软件包允许更容易地生成文本,生成到文件以便于管理,允许前缀强制文本以给定的短语开头。此软件包将low-level合并并对以下内容进行最小的更改:...
即使是 GPT-2-simple，它的效果也是惊人的。已有使用 GPT-2 生成假新闻的实现。也有很多人使用 GPT-2 进行更多的实验，OpenAI 自己也用 GPT-2 制作了一个 AI 音乐生成器。在本项目中，作者使用了 GPT-2 117M，即最早开源的 GPT-2-simple。模型训练了 6500 步，在 P100 GPU 上耗费了两个小时。作者表示，...
你可以跟随教程（https://colab.research.google.com/drive/1VLG8e7YSEwypxU-noRNhsv5dW4NfTGce）学习如何使用 GPT-2-simple 微调 GPT-2 模型。对于我的用例，我把所有的代码压缩并重新格式化了一点，以生成自己的 gpt-2 notebook（https://colab.research.google.com/drive/1VyOU81rsPsP_8WSKq-VZfB8TcMk...
借助GPT-2-simple,使用像前面生成的单列CSV作为输入数据集,将自动恰当地添加<|startoftext|> 和 <|endoftext|>标记。正常地微调新的GPT-2模型,然后,用前面提到的附件参数生成: 值得注意的是,尽管向模型输入了大量的数据,微调后的网络很容易在短格式文本上过拟合:这些样本标题中的其中一些与现有的/r/AskReddit...
gpt-2-simple是一个用于训练和生成GPT-2模型的Python库。可以通过pip安装gpt-2-simple，执行以下命令：pip install gpt-2-simple 下载GPT-2的预训练模型 GPT-2的预训练模型分为两种：小型模型(117M)和大型模型(345M)。可以从OpenAI官网下载所需的模型，也可以使用gpt-2-simple提供的download_checkpoint()函数来...
在本项目中,作者使用了 GPT-2 117M,即最早开源的 GPT-2-simple。模型训练了 6500 步,在 P100 GPU 上耗费了两个小时。 作者表示,由于训练量较小,GPT-2 在卡牌名称和效果上出现了过拟合的情况。超参「Temperature」在 0.7 和 1.0 时,生成的卡牌比较普通,1.2 时,网络开始生成自己的规则和卡片,达到 1.5 和...
text = open(data_dir, 'r').read() # load all the data as simple string # Get all unique characters in the text as vocabulary chars = list(set(text)) vocab_size = len(chars) 如果您看到上面的输出,我们就有了在初始化过程中从文本数据中提取的所有唯一字符的列表。字符标记化基本上是使用词...
最棒的是,gpt-2-simple 的作者甚至建立了一个经过微调的 Google Colab notebook。Google Colab 是一个令人惊叹的免费资源,可以让你在 Google GPU 服务器上运行 python jupyter notebook。这项资源完全公开,因此我正式成为了谷歌的终身粉丝。 你可以跟随教程(https://colab.research.google.com/drive/1VLG8e7YSE...
在本项目中，作者使用了GPT-2-simple版本，模型在P100 GPU上训练了6500步，耗时2小时。作者提到，由于训练量较小，模型在卡牌名称和效果上出现了过拟合。调整超参数“Temperature”后，生成的卡牌效果各异，最终接近了卡牌生成网站MTGCardsmith的效果。目前，项目已开源，作者提供了生成卡牌效果和图片的API...