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ChatGPT:HuggingFace使用GPT-2模型并额外语料训练

时间:2023-02-20 13:01:12浏览次数:49  
标签:语料 模型 HuggingFace Hugging Face GPT data

当您想调用Hugging Face的GPT-2模型并增加一些额外的训练语料时,您可以按照以下步骤进行操作:

  1. 安装Hugging Face Transformers库。

    您可以使用pip或conda在终端或命令提示符中输入以下命令进行安装:

    pip install transformers

    或者

    rCopy code
    conda install -c huggingface transformers

     

  2. 选择并下载您想要使用的GPT-2模型。

    您可以在Hugging Face的模型库中选择并下载适合您需求的GPT-2模型。例如,您可以通过以下代码下载GPT-2模型:

    pythonCopy codefrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
    ​
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")

     

  3. 准备训练语料。

    您可以将您的训练语料转换为文本文件,并将其放入一个文件夹中。例如,您可以创建一个名为“my_data”的文件夹,并在其中放入您的训练文本文件。

  4. 使用Hugging Face Datasets库读取数据。

    Hugging Face提供了一个名为“Datasets”的开源库,其中包含各种NLP任务的常用数据集,并且这些数据集都有标准化的格式和API,使得使用这些数据集变得非常方便。您可以使用Datasets库来读取您的训练语料。

    pythonCopy codefrom datasets import load_dataset
    ​
    data = load_dataset('text', data_files='my_data/*.txt')

     

  5. 对数据进行预处理。

    在将数据输入模型之前,您需要对数据进行预处理。例如,您可以使用tokenizer对数据进行编码。

    pythonCopy codedef tokenize_function(examples):
        return tokenizer(examples["text"])
    ​
    tokenized_data = data.map(tokenize_function, batched=True)

     

  6. 微调GPT-2模型。

    使用准备好的数据对GPT-2模型进行微调。例如,您可以使用Trainer API对模型进行微调。

    pythonCopy codefrom transformers import Trainer, TrainingArguments
    ​
    training_args = TrainingArguments(
        output_dir='./results',          # 输出目录
        num_train_epochs=1,              # 训练轮数
        per_device_train_batch_size=1,   # 每个设备上的训练批次大小
    )
    ​
    trainer = Trainer(
        model=model,
        args=training_args,
        train_dataset=tokenized_data["train"],
    )
    ​
    trainer.train()

     

通过以上步骤,您就可以使用Hugging Face的GPT-2模型并增加额外的训练语料,对模型进行微调并生成您想要的结果。

标签:语料,模型,HuggingFace,Hugging,Face,GPT,data
From: https://www.cnblogs.com/Lisavila-Lee/p/17136958.html

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