在这个示例中,我们首先载入 GPT-2 模型,并将一段待总结的文本编码。接着,我们使用generate()方法来生成摘要,并最终解码输出结果。 类图示例 为了更清晰地理解代码中涉及的对象关系,可以使用类图进行说明: 输出摘要编码/解码GPT2Model+generate()GPT2Tokenizer+encode()+decode()Article+text: strSummary+content: st...
1. 准备工作 首先,确保你已经安装了Python和transformers库(用于加载GPT-2模型)。然后,我们需要下载已经预训练好的GPT-2模型。 from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer # 加载GPT-2模型和分词器 model_name = "gpt2-medium" # 选择GPT-2模型的大小 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(...
这里小傅哥通过 mac nuoshell 连接工具,进行模型启动;模型路径:/home/GPT2-chitchat/model/model_epoch40_50w python3 interact.py --no_cuda --model_path /home/GPT2-chitchat/model/model_epoch40_50w 启动后就可以把你的 websocket 页面打开了,它会自动的链接到这个 websocket 服务上。 如果你还需要 S...
py_function(encode, [pt, en], [tf.int64, tf.int64]) result_pt.set_shape([None]) result_en.set_shape([None]) return result_pt, result_en # 设置缓冲区大小 BUFFER_SIZE = 20000 BATCH_SIZE = 64 # 预处理数据 train_dataset = train_examples.map(tf_encode) train_dataset = train_...
由于GPT-2模型本身并不直接支持中文摘要生成(它主要用于文本生成任务,如续写文本),我们需要一些中文数据集来微调模型。这里假设你已经有了中文文章和对应摘要的数据集,格式为每行一对(文章,摘要)。 加载预训练模型 我们将使用Hugging Face提供的GPT-2中文预训练模型。注意,由于GPT-2主要用于生成任务,而非直接用于摘要...
由OpenAI开发的GPT-2是一个预训练语言模型,我们可以使用它来完成各种NLP任务,比如: 文本生成 语言翻译 建立问答系统等等 语言模型(LM)是现代自然语言处理的重要任务之一。语言模型是预测文档中下一个单词或字符的概率模型。 GPT-2是OpenAI最初的NLP框架GPT的继承者,完整的GPT-2模型有15亿个参数,几乎是GPT参数的10...
!python3 download_model.py 345M根据你的网络带宽,这将花费一些时间。一旦下载完成了,我们需要用以下代码进行编码: !export PYTHONIOENCODING=UTF-8用Python实现GPT-2来构建我们自己的文本生成器 你准备好了吗?因为这是我们最终要实现的事情:使用GPT-2在Python中构建我们自己的高级文本生成器了!所以让我们开始吧。
Python 金融编程第二版(GPT 重译)(二)(2) https://developer.aliyun.com/article/1559301 结构化数组 NumPy提供了除了常规数组之外,还提供了结构化(记录)数组,允许描述和处理类似表格的数据结构,每个(命名的)列具有各种不同的数据类型。它们将SQL表格类似的数据结构带到了Python中,大部分具备常规ndarray对象的优点...
!python3 download_model.py 345Mdownload_model.py 345M 根据你的网络带宽,这将花费一些时间。一旦下载完成了,我们需要用以下代码进行编码: !exportPYTHONIOENCODING=UTF-8 用Python实现GPT-2来构建我们自己的文本生成器 你准备好了吗?因为这是我们最终要实现的事情:使用GPT-2在Python中构建我们自己的高级文本生成...
model = transformers.modeling_gpt2.GPT2LMHeadModel(config=model_config) else: model = transformers.modeling_gpt2.GPT2LMHeadModel.from_pretrained(args.pretrained_model) model.train() model.to(device)num_parameters = 0 parameters = model.parameters() ...